木構造属性を許容する決定木学習

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概要

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• This paper studies the problem of learning decision trees when the attributes of the domain are tree-structured. Quinlan suggests a pre-processing approach to this problem. When the size of the hierarchies used is huge, Quinlan's approach is not efficient and effective. We introduce our own approach which handles tree-structured attributes directly without the need for pre-processing. We present experiments on natural and artificial data that suggest that our direct approach leads to better generalization performance than the Quinlan-encoding approach and runs roughly two to four times faster.

• 社団法人人工知能学会の論文
• 1997-05-01

著者

• 秋葉 泰弘

  Nttコミュニケーション科学基礎研究所

• 金田 重郎

  同志社大学大学院

• 金田 重郎

  同志社大学大学院総合政策科学研究科・同志社大学工学部

• 金田 重郎

  Nttコミュニケーション科学研究所

• アルモアリム フセイン

  サウジアラビア国立石油鉱物大学

• Almuallim H

  サウジアラビア国立石油鉱物大学

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