Automatic Design of Decision-Tree Induction Algorithms
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Sprache:Englisch
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Beschreibung
Produktdetails
Einband
Taschenbuch
Erscheinungsdatum
03.03.2015
Abbildungen
XII, 18 illus., schwarz-weiss Illustrationen
Verlag
SpringerSeitenzahl
176
Maße (L/B/H)
23,5/15,5/1,1 cm
Gewicht
299 g
Auflage
2015
Sprache
Englisch
ISBN
978-3-319-14230-2
Presents a detailed study of the major design components that constitute a top-down decision-tree induction algorithm, including aspects such as split criteria, stopping criteria, pruning and the approaches for dealing with missing values. Whereas the strategy still employed nowadays is to use a 'generic' decision-tree induction algorithm regardless of the data, the authors argue on the benefits that a bias-fitting strategy could bring to decision-tree induction, in which the ultimate goal is the automatic generation of a decision-tree induction algorithm tailored to the application domain of interest. For such, they discuss how one can effectively discover the most suitable set of components of decision-tree induction algorithms to deal with a wide variety of applications through the paradigm of evolutionary computation, following the emergence of a novel field called hyper-heuristics.
"Automatic Design of Decision-Tree Induction Algorithms" would be highly useful for machine learning and evolutionary computation students and researchers alike.
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