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基于改进C4.5 算法的税收信用分类应用研究

消耗积分:3 | 格式:rar | 大小:221 | 2009-12-29

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税收信用分类管理在税务系统中起着重要作用，应用分类算法解决税收信用等级手工评定问题是当前税务系统的难题之一。决策树算法是分类算法中一类重要算法，其中以C4.5 算法最为经典，但该算法在连续属性离散化方面花费时间成本较多。该文在C4.5 连续属性离散化算法基础上引入基于经验值的窗口分割技术，在保证生成决策树准确率的前提下，有效的提高了算法运行效率。应用改进算法构造税收信用等级判定决策树，并根据构造的决策树实现对纳税人税收信用等级的自动判决。
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