摘要：测试属性的选择是决策树构建的关键。本文基于单因素方差分析原理,提出了决策树算法ANOVA1.0及ANOVA2.0。两种算法在测试属性的选择上分别采用最大组间平方和、最大组内平方和增益率,而且都在平台WEKA-3-5上实现。与ID3、C4.5进行效率、精度等方面比较的大数据集实验结果表明,提出的两种算法是较好的分类算法。

关键词：决策树 组间平方和 组内平方和增益率 

单位：东北大学秦皇岛分校计算机工程系; 河北秦皇岛066004