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
| 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 |
|
الرجوع إلى صفحة الأبحاث
|