الانتقال الى المحتوى الأساسي
23-جمادى الآخرة-1447 هـ
جامعة الملك عبدالعزيز
KING ABDULAZIZ UNIVERSITY
كلية الحاسبات وتقنية المعلومات برابغ
تفاصيل الوثيقة
نوع الوثيقة
:
مقال في مجلة دورية
عنوان الوثيقة
:
الإسقاط العشوائي وعشوائية تفريد الفرق- فرق أشجار القرار الخطية متعددة المتغيرات
Random Projection Random Discretization Ensembles - Ensembles of Linear Multivariate Decision Trees
الموضوع
:
علوم حاسبات
لغة الوثيقة
:
الانجليزية
المستخلص
:
: In this paper, we present a novel ensemble method random projection random discretization ensembles(RPRDE) to create ensembles of linear multivariate decision trees by using a univariate decision tree algorithm. The present method combines the better computational complexity of a univariate decision tree algorithm with the better representational power of linear multivariate decision trees. We develop random discretization (RD) method that creates random discretized features from continuous features. Random projection (RP) is used to create new features that are linear combinations of original features. A new dataset is created by augmenting discretized features (created by using RD) with features created by using RP. Each decision tree of a RPRD ensemble is trained on one dataset from the pool of these datasets by using a univariate decision tree algorithm. As these multivariate decision trees (because of features created by RP) have more representational power than univariate decision trees, we expect accurate decision trees in the ensemble. Diverse training datasets ensure diverse decision trees in the ensemble. We study the performance of RPRDE against other popular ensemble techniques using C4.5 tree as the base classifier. RPRDE matches or outperforms other popular ensemble methods. Experiments results also suggest that the proposed method is quite robust to the class noise
ردمد
:
1041-4347
اسم الدورية
:
IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE)
المجلد
:
26
العدد
:
5
سنة النشر
:
1435 هـ
2014 م
نوع المقالة
:
مقالة علمية
تاريخ الاضافة على الموقع
:
Monday, December 8, 2014
الباحثون
اسم الباحث (عربي)
اسم الباحث (انجليزي)
نوع الباحث
المرتبة العلمية
البريد الالكتروني
امير احمد
Ahmad, Amir
باحث رئيسي
دكتوراه
amirahmad01@gmail.com
كيفن براون
Brown, Gavin
باحث
دكتوراه
gbrown@cs.man.ac.uk
الملفات
اسم الملف
النوع
الوصف
37603.pdf
pdf
الرجوع إلى صفحة الأبحاث