Decision tree classifiers such as C

Decision tree classifiers such as C4.5 [20] and CART [4] are easy to understand, and have been popularly used. However, decision trees usually consider only one variable at each step/node, and tend to be greedy and have difficulty in capturing strong variable interactions, such as an exclusive OR (XOR) relationship where an individual attribute is not predictive, but the combination can be effective.

Kết quả (Việt) 1:

Máy phân loại cây quyết định chẳng hạn như C4.5 [20] và giỏ hàng [4] rất dễ hiểu, và đã được sử dụng phổ biến. Tuy nhiên, cây quyết định thường xem xét chỉ có một biến tại mỗi bước/nút, và có xu hướng được tham lam và gặp khó khăn trong thu giữ tương tác biến mạnh mẽ, chẳng hạn như một mối quan hệ độc quyền hoặc (XOR) nơi một thuộc tính cá nhân không phải là kiểu, nhưng sự kết hợp có thể được hiệu quả.

Kết quả (Việt) 2:

Quyết định phân loại cây như C4.5 [20] và Toán [4] là dễ hiểu, và đã được sử dụng phổ biến. Tuy nhiên, cây quyết định thường chỉ xem xét một biến tại mỗi bước / node, và có xu hướng tham lam và gặp khó khăn trong việc nắm bắt tương tác biến mạnh mẽ, chẳng hạn như một OR (XOR) mối quan hệ độc quyền mà một thuộc tính cá nhân không phải là tiên đoán, nhưng sự kết hợp có thể có hiệu quả.