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秦增昌；乔纳森·劳里

带有模糊标签的决策树学习。 （英语） Zbl 1087.68094号

信息科学。 172，编号1-2，91-129（2005）.
摘要：标签语义学是一个基于随机集的“用词计算”框架，它捕获了用语言术语而不是数字量进行计算的思想。在这个新框架中，提出了一个决策树学习模型，其中节点是变量的语言描述，叶子是适当的标签集。在这种决策树中，整个树的分支概率估计值用于分类，而不是示例所属的单个分支的多数类。通过对真实数据集的实验，验证了我们的算法与三种著名的机器学习算法相比具有更好或同等的分类精度。通过应用一种新的正向分支合并算法，可以大大降低树的复杂度，而不会显著降低准确性。最后，介绍了树的语言解释和带有语言约束的分类。

引用于11文件

MSC公司：

68T05型 人工智能中的学习和自适应系统

关键词：

标签语义；后勤信息3；语言决策树；质量分配；随机集合；语言限制；透明度

软件：

FRIL公司；4.5条；UCI-毫升
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Z.Qin}和\textit{J.Lawry}，信息科学。172，编号1--2，91-129（2005；Zbl 1087.68094）
全文： 内政部

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