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
:
تماسك فرق شجرة القرارات العشوائية والمحدودة الحجم
Consistency of randomized and finite sized decision tree ensembles
الموضوع
:
علوم حاسبات
لغة الوثيقة
:
الانجليزية
المستخلص
:
Regression via classification (RvC) is a method in which a regression problem is converted into a classification problem. A discretization process is used to covert continuous target value to classes. The discretized data can be used with classifiers as a classification problem. In this paper, we use a discretization method, Extreme Randomized Discretization, in which bin boundaries are created randomly to create ensembles. We present an ensemble method for RvC problems. We show theoretically for a set of problems that if the number of bins is three, the proposed ensembles for RvC perform better than RvC with the equal-width discretization method. We use these results to show that infinite-sized ensembles, consisting of finite-sized decision trees, created by a pure randomized method (split points are created randomly), are not consistent. We also theoretically show, using a set of regression problems, that the performance of these ensembles is dependent on the size of member decision trees
ردمد
:
1433-7541
اسم الدورية
:
تحليل النمط والتطبيقات
المجلد
:
17
العدد
:
1
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
سامي محمد حلواني
Halawani, Sami M.
باحث مشارك
دكتوراه
Dr.Halawani@gmail.com
ابراهيم البديوي
Albidewi, Ibrahim
باحث مشارك
دكتوراه
ialbidewi@kau.edu.sa
الملفات
اسم الملف
النوع
الوصف
37605.pdf
pdf
الرجوع إلى صفحة الأبحاث