基于决策表的属性重要性度量及应用开题报告

基于决策表的属性重要性度量及应用开题报告一、选题的背景和意义在数据挖掘任务中，属性选择（Attribute selection）是一个很重要的任务，可以大大提高模型的性能。属性选择可以通过删除不相关的

基于决策表的属性重要性度量及应用开题报告 一、选题的背景和意义 Attribute selection 在数据挖掘任务中，属性选择（）是一个很重要 的任务，可以大大提高模型的性能。属性选择可以通过删除不相关的属 性来减少数据的维数，从而提高数据的可解释性和精度。在属性选择 中，评估属性的重要性是关键问题之一。目前，常用的属性重要性评估 方法有基于过滤法和基于封装法两种。基于过滤法和基于封装法的评估 方法通常需要计算属性的得分或权重值，而基于决策树模型的方法可以 处理非线性特征的数据，并且可以确定不同特征变量之间的交互关系， 因此广泛应用于属性重要性的度量。 本文将从决策表的角度来度量属性的重要性，并给出一个实际应用 案例。 二、研究内容和方法 本文研究的内容是基于决策表的属性重要性度量及其应用。具体研 究方法如下： 1. 研究决策表的建模方法和属性重要性度量方法。设计基于决策表 的属性选择算法，具体包括属性重要性计算和属性选择的实现方法。 2. 使用现有数据集对算法进行评估，并与其他算法进行比较。比较 F 的指标包括准确度、召回率和值。 3. 在实际应用中，使用该算法对数据集进行预处理，并进行分类任 务。使用混淆矩阵对分类结果进行评估。 三、预期的研究成果和意义 预期的研究成果为： 1. 提出针对决策表的属性重要性度量方法。