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使用动态规划与分支界限法的连续特征数据最优分类树
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内容提要
该研究提出了一种新算法，通过动态规划和分支界限法优化分类树，显著提升训练性能，解决了NP困难性问题，测试准确率比贪心启发式提高5%。
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关键要点
- 该研究提出了一种新算法，优化分类树以提升训练性能。
- 研究解决了计算最优分类树的问题，具有NP困难性。
- 新算法使用动态规划和分支界限法，直接在连续特征数据上优化树结构。
- 实验表明新算法的运行时间比现有最优方法提高了一个数量级。
- 测试准确率比贪心启发式提高了5%。
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