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穆拉特·菲拉特；纪尧姆·克洛尼亚；阿德里亚娜·加博（Adriana F.Gabor）。；C.A.J.赫肯斯。；张应倩

基于列生成的启发式分类树学习。 （英语） Zbl 1458.68201号

计算。操作。物件。 116，文章ID 104866，11 p.（2020）.
摘要：本文探讨了列生成（CG）技术在构建分类任务的单变量二元决策树中的应用。我们基于决策树中的根到叶路径提出了一种新的整数线性规划（ILP）公式。该模型通过基于列生成的启发式算法进行求解。为了加快启发式，我们通过考虑从众所周知的CART算法的解决方案中抽样的决策分割子集，使用受限实例数据。大量的数值实验表明，我们的方法与基于ILP的最新算法具有竞争力。特别是，该方法能够处理具有数万个数据行的大数据集。此外，对于大型数据集，它发现解决方案与CART竞争。

引用于4文件

MSC公司：

68T20型 人工智能背景下的问题解决（启发式、搜索策略等）
62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
68T09号 数据分析和大数据的计算方面
90立方厘米 整数编程

关键词：

机器学习；决策树；列生成；分类；汽车；整数线性规划

软件：

UCI-毫升；CPLEX公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.Firat}等人，《计算》。操作。第116号决议，文章编号104866，第11页（2020年；Zbl 1458.68201）
全文： 内政部 arXiv公司

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