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Much of previous attention on researches of the decision tree focuses on the splitting criteria and optimization of tree size. Nowadays the quantity of the data increase and relation of variables becomes very complex. And hence, this comes to have plenty number of unnecessary node and leaf. Consequently the confidence of the explanation and forecasting of the decision tree falls off.
In this research report, we propose some decision tree algorithms considering the interaction of predictor variables. A generic algorithm, the k-1 Algorithm, dealing with the interaction with a combination of all predictor variable is presented. And then, the extended version k-k Algorithm which considers with the interaction every k-depth with a combination of some predictor variables. Also, we present an improved algorithm by introducing control parameter to the algorithms. The algorithms are tested by real field credit card data, census data, bank data, etc.
In this research report, we propose some decision tree algorithms considering the interaction of predictor variables. A generic algorithm, the k-1 Algorithm, dealing with the interaction with a combination of all predictor variable is presented. And then, the extended version k-k Algorithm which considers with the interaction every k-depth with a combination of some predictor variables. Also, we present an improved algorithm by introducing control parameter to the algorithms. The algorithms are tested by real field credit card data, census data, bank data, etc.
목차
1. 서론
2. 문제정의
3. 제안하는 알고리듬
4. 알고리듬 테스트
5. 결론
참고문헌
참고문헌 (6)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - / 1996 / From Data Mining to Knowledge Discovery : 1 ~ 34
[학술지(정기간행물)] - / 1980 / An exploratory technique for investigating largequantities of categorical data
[학술지(정기간행물)] - / 1986 / Induction of Decision Trees
[학술지(정기간행물)] - / 1993 / Programs for Machine Learning
[학술지(정기간행물)] - / 1996 / Bagging, Boosting, and C4.5, Proceedings of 13th National Conference on Artificial Intelligence : 8 ~
[학술지(정기간행물)] - / 1980 / An exploratory technique for investigating largequantities of categorical data
[학술지(정기간행물)] - / 1986 / Induction of Decision Trees
[학술지(정기간행물)] - / 1993 / Programs for Machine Learning
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