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克里斯托夫·马萨拉;戴维·佩图里蒂

在决策树归纳中增强单调性的秩判别措施。 （英语） Zbl 1355.68232号

信息科学。 291, 143-171 (2015).
摘要：单调分类是机器学习中一个相对较新的主题，其中要求学习的分类函数保证类相对于属性值的单调性。然而，实际数据集远远不是单调的，这会严重限制纯单调分类器的性能，而标准分类器对单调性则不敏感。在这里，我们重点讨论了在决策树归纳中使用的秩判别测度，即，考虑到类相对于属性的单调性，能够度量属性相对于类的判别能力的函数。详细研究了三种新的度量，并导出了一个层次结构模型，该模型允许对一般秩判别度量进行形式化定义。我们的测量结果已与其他众所周知的建议进行了比较，量化了所得二元决策树分类器的准确性和单调性。

引用于2文件

MSC公司：

68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）

关键词：

等级歧视措施;单调分类;单调二叉决策树分类器

软件：

第4.5条;UCI-毫升
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{C.Marsala}和\textit{D.Peturiti}，信息科学。291143-171（2015；Zbl 1355.68232）
全文： 内政部

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