Indumento di arbole di decisione

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Titolo originale:

Induccion de Arboles de Decision

Contenuto del libro:

Gli alberi decisionali sono classificatori supervisionati molto popolari nella soluzione di problemi di riconoscimento di modelli.

Nella costruzione di un albero decisionale, una funzione di valutazione è incaricata di selezionare la migliore divisione candidata. Ogni funzione di valutazione mira a ottenere alberi equilibrati, con pochi livelli e allo stesso tempo nodi il più possibile puri.

In questo lavoro scientifico, viene determinato il background storico dello sviluppo dei metodi di induzione degli alberi decisionali e la loro applicazione a insiemi di formazione con dati misti e incompleti. Inoltre, viene proposto un nuovo metodo di induzione degli alberi decisionali basato su indici di validazione dei cluster, con l'obiettivo di valutare ogni nodo come se fosse un cluster. Nella costruzione dell'albero vengono aggiunti criteri di arresto, per ottenere risultati migliori in termini di qualità ed efficienza del classificatore.

Il metodo proposto è stato confrontato con il metodo C4. 5 e i risultati ottenuti nella classificazione di 30 database dell'archivio dell'Università della California a Irvine (UCI) mostrano che l'efficienza del nuovo metodo proposto è superiore.