[发明专利]一种认知计算中基于CART的决策树构建方法

摘要

本发明公开一种认知计算中基于CART的决策树构建方法，包括：根据决策树的制定规则，初始化决策树的根节点和对应的特征属性集；对训练集的数据进行排序操作；判断节点中的所有样本数据是否属于同一类，计算待分裂的节点的最优和次优特征属性，判断是否满足选择最优分裂属性和中断机制的分裂条件，若满足，则使用最优分裂属性进行分裂，根据使用最优分裂属性分裂，然后使用特征属性分裂后的节点迭代替换当前节点，从左右两个分支中添加一个新的叶子节点，达到决策树的自动分裂；否则等待数据流输入，进行样本更新，继续对节点分裂进行计算。本发明进一步提高了处理数据流的准确度，降低了系统阻塞的可能性。

主权项

一种认知计算中基于CART的决策树构建方法，其特征是，包括以下步骤：步骤1、初始化决策树的根节点和对应的特征属性集；步骤2、根据此时决策树的特征属性，对训练集的数据进行排序操作；步骤3、判断节点中的所有样本数据是否具有相同类别的数据标签，如果是，则执行步骤4，否则结束；步骤4、将节点设置为待分裂的节点，同时计算节点的最优和次优特征属性；步骤5、判断节点是否满足最优特征属性和中断机制的分裂条件，如果满足，则使用最优特征属性进行分裂，将分裂后的节点替换当前节点，并从分支中添加一个新的叶子节点，达到决策树的自动分裂；否则等待数据流输入，进行样本更新，然后执行步骤4。