决策树作为数据挖掘和归纳学习的关键方法之一，其构建效率一直备受关注。传统的ID3算法虽然应用广泛，但存在偏向取值较多属性的缺陷，影响了决策树的泛化能力。为了克服这一问题，该研究引入深度循环神经网络 (DRNN) 的强大学习能力，提出一种基于改进DRNN网络的决策树构建方法。该方法利用DRNN网络对数据进行深度表征学习，提取更具判别性的特征，从而优化决策树的节点分裂过程，最终构建出结构更合理、分类性能更优的决策树模型。
基于改进DRNN网络的决策树构建新方法
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样本选取: 从数据集 D 中选取一部分具有已知分类标签的样本 S，用作构建决策树的训练集。
最佳谓词选择: 确定用于对样本进行分类的最佳谓词 p。这一步通常采用贪婪算法，从粗粒度到细粒度逐步筛选。
节点分裂: 利用最佳谓词 p 将当前节点的样本划分到不同的子节点中。
递归构建: 对每个子节点重复执行步骤 2 和步骤 3，直至满足停止条件。
树剪枝: 为避免过拟合，对生成的决策树进行剪枝操作，以提高模型的泛化能力。
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