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 الباحثالمرتبة العلميةالبريد الالكتروني
امير احمدAhmad, Amir باحث رئيسيدكتوراهamirahmad01@gmail.com
سامي محمد حلوانيHalawani, Sami M.باحث مشاركدكتوراهDr.Halawani@gmail.com
ابراهيم البديويAlbidewi, Ibrahim باحث مشاركدكتوراهialbidewi@kau.edu.sa

الملفات

اسم الملفالنوعالوصف
 37605.pdf pdf 

الرجوع إلى صفحة الأبحاث