区间值决策表中测试代价敏感的属性约简方法

范译文, 廖淑娇, 吴迪

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江苏海洋大学学报(自然科学版) ›› 2025, Vol. 34 ›› Issue (01) : 51-61.

区间值决策表中测试代价敏感的属性约简方法

  • 范译文, 廖淑娇, 吴迪
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摘要

在当前的大数据时代,数据处理至关重要。代价敏感学习是机器学习、数据挖掘等领域研究热点之一,而测试代价是一种重要的代价,数据处理往往要考虑到测试代价。但是,目前较少有基于测试代价去考虑区间值数据的属性约简。针对该情况,讨论了区间值决策表中测试代价敏感的属性约简问题,创建了相应的粗糙集理论模型,提出了测试代价相关的加权属性重要度函数,并设计了测试代价敏感属性约简的回溯算法和启发式算法。最后在多个UCI数据集上进行实验,检验了所提出算法的有效性。该算法相较于现有的两个属性约简算法,在降低总测试代价方面具有显著的优势。回溯算法总是可以得到最优约简,而启发式算法能较高效率地得到最优或次优的约简。

关键词

区间值 / 决策表 / 属性约简 / 测试代价 / 不一致对象

中图分类号

TP18

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范译文, 廖淑娇, 吴迪. 区间值决策表中测试代价敏感的属性约简方法. 江苏海洋大学学报(自然科学版). 2025, 34(01): 51-61

基金

国家自然科学基金资助项目(12101289); 福建省自然科学基金面上项目(2024J01800)

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