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公开(公告)号：CN109978050A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910225495.0
申请日：2019-03-25
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于SVM‑RF的决策规则提取及约简方法，属于计算机与信息科学技术领域。该方法包括：使用数据训练SVM获得分类器和支持向量；采用再生树的方法生成新数据特征并使用SVM获得新数据标签，整合新数据获得最具信息量数据集；然后使用最具信息量数据集训练随机森林模型，获得多项决策树；通过引入权衡因子将决策树的终端节点相似度和决策树性能相似度融合为新相似度，并基于此相似度对冗余决策树实现约简；最终使用决策树遍历方法获得规则集。由于本发明提供的决策规则提取与约简的方法，既兼顾SVM‑RF模型的较高准确率，又能避免提取出的决策过多而不易于人们理解，从而帮助SVM‑RF模型在实际应用中推广，起到辅助人类决策的作用。
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