[发明专利]一种处理缺失数据的新型决策树分类器方法

摘要

本发明涉及一种处理缺失数据的新型决策树分类器方法，包括以下步骤：将待处理的原始样本数据集进行初始化设置，且将所述数据集进行权重值初始化分配；选择一将所述数据集中的节点分裂为子节点的特征属性；将样本数据根据节点的特征属性分类到各子节点；通过计算出各子节点选择的特征量值将各子节点分裂出来；根据分裂出来的各子节点的样本属性确定叶子节点；本发明能够对缺失数据进行有效处理；可以生成可以理解的规则；计算量相对来说不是很大；可以处理连续和种类字段；可以清晰的显示哪些字段比较重要；用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足。

主权项

一种处理缺失数据的新型决策树分类器方法，其特征在于：包括以下步骤：a、将待处理的原始样本数据集进行初始化设置，且将所述数据集进行权重值初始化分配；b、选择一将所述数据集中的节点分裂为子节点的特征属性；c、将样本数据根据节点的特征属性分类到各子节点；d、通过计算出各子节点选择的特征量值将各子节点分裂出来；e、根据分裂出来的各子节点的样本属性确定叶子节点。