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Decision tree induction algorithm is one of the most widely used methods in classification problems. However, they could be trapped into a local minimum and have no reasonable means to escape from it if tree algorithm uses top-down search algorithm. Further, if irrelevant or redundant features are included in the data set, tree algorithms produces trees that are less accurate than those from the data set with only relevant features.
We propose a hybrid algorithm to generate decision tree that uses genetic programming with sequentially selected features. Correlation-based Feature Selection (CFS) method is adopted to find relevant features which are fed to genetic programming sequentially to find optimal trees at each iteration.
The new proposed algorithm produce simpler and more understandable decision trees as compared with other decision trees and it is also effective in producing similar or better trees with relatively smaller set of features in the view of cross-validation accuracy.
We propose a hybrid algorithm to generate decision tree that uses genetic programming with sequentially selected features. Correlation-based Feature Selection (CFS) method is adopted to find relevant features which are fed to genetic programming sequentially to find optimal trees at each iteration.
The new proposed algorithm produce simpler and more understandable decision trees as compared with other decision trees and it is also effective in producing similar or better trees with relatively smaller set of features in the view of cross-validation accuracy.
목차
Abstract
1. 서론
2. 특성 선택
3. 유전 프로그래밍에 의한 결정나무 생성
4. 특성 선택과 유전 프로그래밍을 이용한 결정나무
5. 실제 자료를 이용한 비교
6. 결론
참고문헌
참고문헌 (29)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - / 1995 / A Comparative Evaluation of Sequential Feature Selection Algorithms : 1 ~ 7
[학술지(정기간행물)] - / 1991 / Learning with many Irrelevant Features In Proceedings of Ninth National Conference on Artificial Intelligence : 542 ~ 547
[학술지(정기간행물)] - / 2000 / Application of Genetic Programming to Induction of Linear Classification Trees : 247 ~ 258
[학술지(정기간행물)] - / 1998 / Classification and Regression Tre
[학술지(정기간행물)] - / 1994 / In Machine Learning：Proceedings of the Eleventh International Conference : 28 ~ 36
[학술지(정기간행물)] - / 1991 / Learning with many Irrelevant Features In Proceedings of Ninth National Conference on Artificial Intelligence : 542 ~ 547
[학술지(정기간행물)] - / 2000 / Application of Genetic Programming to Induction of Linear Classification Trees : 247 ~ 258
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-325-015539912