作者
摘要
资源约束通常存在于分类任务中。例如，可能存在实施预算限制和完成分类任务的最后期限。在这种情况下应用自顶向下的方法进行树归纳可能有很大的缺点。特别是，由于截止日期的限制，很难评估属性对提高总实现成本的贡献及其对后期属性选择的影响，尤其是在树归纳的早期阶段。为了解决这个问题，我们提出了一种创新的算法，即成本敏感关联树（CAT）算法。本质上，该算法首先从满足资源约束的训练数据中提取并保留关联分类规则，然后使用这些规则构建最终的决策树。该方法与传统的自顶向下方法相比具有优势，首先是因为在树归纳中只考虑可行的分类规则，其次是因为它们的成本和资源使用是已知的。相反，在自顶向下的方法中，信息不可用于选择拆分属性。实验结果表明，CAT算法明显优于自顶向下方法，并且对可用资源的适应性很好。
建议引用
吴嘉智（Chia-Chi WU）、陈彦良（Yen-Liang CHEN）和唐奎（Kwei TANG），2010年。"具有多资源约束的成本敏感决策树,"普渡大学经济学工作文件1263年，普渡大学经济系。手柄：RePEc:pur:prukra:1263
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