決策樹形式知識合併修剪之研究

Abstract

隨著知識經濟時代的來臨，知識的產生、儲存、應用、整合等已成為重要的討論議題，本研究將針對知識整合此一議題進行探討；而在知識的呈現方式中，決策樹(Decision Tree)形式知識為樹狀結構，可用圖形化方式加以呈現，它的結構簡單且易於瞭解，本研究擬針對決策樹形式知識來探討其知識整合的課題。本研究提出一個決策樹合併修剪方法DTBMPA (Decision-Tree-Based Merging-Pruning Approach)以整合既有／原始的決策樹形式知識；此方法包括三個主要程序：決策樹合併、修剪，和驗證，其做法是先將兩棵原始樹經由合併程序結合成一棵合併樹，再透過修剪程序產生修剪樹，最後由驗證程序來評估修剪樹的準確度。此決策樹合併修剪方法藉由合併程序來擴大樹的知識，再利用修剪程序來修剪合併後樹的過度分支。在本研究的實驗中，合併樹的準確度優於原始一棵樹的比率有90%，而修剪樹的準確度大於或等於合併樹的比率有80%。在統計檢定中，合併樹和修剪樹的準確度優於原始一棵樹的準確度達顯著差異；而修剪樹與合併樹的準確度雖無顯著差異。然在節點數的比較上，修剪樹的節點數較合併樹的節點數平均約少了15%。