一种用于大规模数据集的决策树采样策略

为提高大规模数据集生成树的准确率，提出一种预生成一棵基于这个数据集的决策树，采用广度优先遍历将其划分为满足预定义的限制的数据集，再对各数据集按照一定比例进行随机采样，最后将采样结果整合为目标数据集的数据采样方法。通过对一UCI数据集进行采样，并用现有决策树算法实验证明，该采样方法优于传统随机采样方法，基于该采样方法的生成树准确率有所提高。