Abstrakt. Förbeskärning och efterbeskärning är två standardtekniker för att hantera buller i beslut trädinlärning. Pre-beskärning handlar om buller under inlärning, medan post-beskärning tar itu med detta problem efter en översittande teori har lärts. Vi går först igenom flera anpassningar av pre- och post-beskärning tekniker för separat-och-besegra regel lärande algoritmer och diskutera några grundläggande problem. Det primära målet med detta dokument är att visa hur man löser dessa problem med två nya algoritmer som kombinerar och integrerar pre- och efterbeskärning.
I REF testades olika CA-metoder över flera beskärningstekniker för att visa effekten av pre- och postbeskärningstekniker.
Pruning Algorithms for Rule Learning
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}