Induccion de Arboles de Decision

Olvasói vélemények

Jelenleg nincsenek olvasói vélemények. Az értékelés 2 olvasói szavazat alapján történt.

Könyv tartalma:

A döntési fák nagyon népszerű felügyelt osztályozók a mintafelismerési problémák megoldásában.

A döntési fa felépítésénél egy értékelő függvény feladata a legjobb jelölt osztályozás kiválasztása. Minden értékelő függvény célja, hogy kiegyensúlyozott, kevés szintből álló fákat kapjon, és ugyanakkor a lehető legtisztább csomópontokat kapja.

Ebben a tudományos munkában meghatározásra kerül a döntési fa indukciós módszerek fejlődésének történeti háttere és alkalmazásuk vegyes és hiányos adatokkal rendelkező képzési halmazokra. Ezen túlmenően a döntési fák indukálásának új, klaszterérvényesítési indexeken alapuló módszerét javasoljuk, amelynek célja, hogy minden egyes csomópontot úgy értékeljünk, mintha az egy klaszter lenne. A fa felépítése során megállási kritériumokat adunk hozzá, hogy jobb eredményeket érjünk el az osztályozó minőségét és hatékonyságát illetően.

A javasolt módszert összehasonlítottuk a C4. 5 módszerrel, és az Irvine-i Kaliforniai Egyetem (UCI) 30 adatbázisának osztályozása során kapott eredmények azt mutatják, hogy az új javasolt módszer hatékonysága jobb.