Decision trees select one variable

Decision trees select one variable at a time and, therefore, are challenged by some patterns. For example, a challenge occurs when all attributes are needed for a rule (e.g., theXORlogic). However, associative
classification considers multiple attributes simultaneously and, therefore, canfind the combination of several attributes useful. However, as
seen inFig. 2, for associative classifiers consisting of an ordered
rule set (e.g. CBA), the child nodes satisfying the splitting criterion are
always leaf nodes. This may limit the expressiveness of the tree.
Motivated by the restriction, we propose a new tree model, referred
to as acondition-based tree (CBT), illustrated in Fig. 3. In a non-leaf node
at a CBT, data are split by testing if a condition is satisfied, where a condition is a conjunction of attribute–value pairs. A CBT relaxes the restriction
of CBA that at least one of the child nodes is never split, and, thus, can be
more expressive. Also, a CBT relaxes the restriction of ordinary decision
trees that the condition tested at each node is limited to one attribute

Kết quả (Việt) 1:

Cây quyết định chọn một biến tại một thời điểm, và do đó, là thách thức bởi một số mô hình. Ví dụ, một thách thức xảy ra khi tất cả các thuộc tính là cần thiết cho một quy tắc (ví dụ, theXORlogic). Tuy nhiên, kết hợpphân loại xem xét nhiều thuộc tính cùng một lúc, và do đó, canfind sự kết hợp của một số thuộc tính hữu ích. Tuy nhiên, nhưnhìn thấy inFig. 2, cho máy phân loại kết hợp bao gồm một đặt hàngcai trị thiết lập (ví dụ như CBA), các nút con đáp ứng các tiêu chí chia táchluôn luôn lá nút. Điều này có thể hạn chế biểu cảm của cây.Thúc đẩy bởi những hạn chế, chúng tôi đề xuất một mô hình cây mới, được gọiđến như acondition dựa trên cây (CBT), minh họa trong hình 3. Trong một nút látại một CBT, dữ liệu được chia bằng cách kiểm tra nếu một điều kiện là hài lòng, nơi một điều kiện là một kết hợp của các giá trị thuộc tính-cặp. CBT một thư giãn giới hạncủa CBA rằng ít nhất một trong các nút con không bao giờ chia, và, do đó, có thểThêm diễn cảm. Ngoài ra, một CBT thư giãn giới hạn bình thường quyết địnhcây điều kiện thử nghiệm tại mỗi nút được giới hạn trong một thuộc tính

Kết quả (Việt) 2:

Cây quyết định chọn một biến vào một thời điểm và, do đó, được thử thách bởi một số mô hình. Ví dụ, một thách thức xảy ra khi tất cả các thuộc tính cần thiết cho một quy luật (ví dụ, theXORlogic). Tuy nhiên, kết hợp
phân loại xem xét nhiều thuộc tính cùng một lúc, và do đó, canfind sự kết hợp của một số thuộc tính hữu ích. Tuy nhiên, khi
nhìn thấy inFig. 2, cho phân loại kết hợp bao gồm một lệnh
quy tắc thiết lập (ví dụ như CBA), các nút con đáp ứng các tiêu chí chia tách là
luôn nút lá. Điều này có thể hạn chế các biểu cảm của cây.
Thúc đẩy bởi những hạn chế, chúng tôi đề xuất một mô hình mới cây, được gọi
là cây acondition (CBT), được minh họa trong hình. 3. Trong một nút lá không
tại một CBT, dữ liệu được chia bằng cách kiểm tra nếu một điều kiện được thỏa mãn, mà là một điều kiện là một kết hợp của các cặp thuộc tính-giá trị. Một CBT làm thư giãn các hạn chế
của CBA rằng ít nhất một trong các nút con không bao giờ được tách ra, và, do đó, có thể
biểu cảm hơn. Ngoài ra, một CBT làm thư giãn các hạn chế về quyết định bình thường
cây mà các điều kiện thử nghiệm tại mỗi nút là giới hạn trong một thuộc tính