論理最小化に基づく決定木による知識発見(発見科学)
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
We propose General-purposive decision tree generation algorithm(MINI based TREE, named MINI-TREE), which guarantees to obtain quasi-optimum solution with less computational complexity even in worst condition to develop decision tree. In inductive learning, decision tree is widely known as one of the representative knowledge representation scheme. Because of effectiveness, decision tree is used in various application fields. ID3 and C4.5 are famous and typical top-down algorithms, which create the decision tree from the root node by evaluating the amount of gain information of each attribute and deciding which attribute is fitted in the active node. However, they can maintain its performance, only when each attribute is assumed to be semantically independent in attributes-selection scheme from gain information. Therefore, the performance of them remarkably lowers if there exists strong correlation between some attributes in a set of examples. MINITREE is a top-down algorithm that decides to select the attributes by the selection-criterion using the logical formula minimization process of logic minimization algorithm named MINI. By applying logic minimization algorithm, the selection of the attributes as an importance becomes possible in order to develop the compact decision tree in each attributes selection step, even if it is the attribute inferior in respect of gain information. Especially, MINITREE is shown to be much useful to mass data including strongly correlative attributes.
- 社団法人人工知能学会の論文
- 2000-07-01
著者
関連論文
- 学習履歴データのグラフ構造分析に基づく特徴抽出法の提案(ユビキタス学習環境/一般)
- 文の論理構造デザインツールの試作と校正・推敲支援ツールとの連携(Web技術の教育利用/一般)
- 2K-4 広告におけるメディア選択支援方法の研究 : DEAを用いた予測システムの検討
- ファジィAHPにおける整合度の検討
- ファジィAHPにおける整合度(C.I.)に関する研究(ファジィ)
- ファジィコントローラの初期パラメータ決定法に関する研究(ファジィ)
- 時間の階層構造と頻出部分木抽出を用いた系列データ分析(「自動化:推論,発見,学習,データマイニング」及び一般)
- 包絡分析法と遺伝的アルゴリズムによる事例ベース意思決定支援モデル
- 要求分析における議論モデルとATMSを用いた履歴情報の有効利用に関する一考察 (ソフトウェアの生産性向上と開発環境整備のための基礎的研究)
- 数千人規模の大学生を対象とした情報リテラシ教育への取り組みとその評価 : 青山学院大学における情報リテラシ教育への取り組みについて(情報教育/一般)