Beslutsträd är bland de mest populära mönstertyperna inom datautvinning på grund av deras intuitiva representation. Det har dock inte ägnats någon större uppmärksamhet åt definitionen av åtgärder för semantisk likhet mellan beslutsträd. I detta arbete presenterar vi en allmän ram för likhetsuppskattning som som specialfall inkluderar uppskattning av semantisk likhet mellan beslutsträd, samt olika former av likhetsuppskattning på klassificeringsdataset med avseende på olika sannolikhetsfördelningar som definieras över attributklassutrymmet för dataseten. Likvärdighetsuppskattningen baseras på de partitioner som beslutsträden framkallar på datauppsättningarnas attribututrymme. Vi använder den föreslagna ramen för att uppskatta den semantiska likheten mellan beslutsträd som orsakas av olika delprover av klassificeringsdata; vi utvärderar dess prestanda med avseende på den empiriska semantiska likheten, som vi uppskattar på grundval av oberoende hold-out testuppsättningar. Tillgången till liknande åtgärder för beslutsträd öppnar ett brett spektrum av möjligheter för metaanalys och metagruvoring av datautvinningsresultaten.
Ntoutsi m.fl. REF lade fram en allmän ram för uppskattning av likheter som, som ett specialfall, omfattar uppskattningen av semantisk likhet mellan DT.
A general framework for estimating similarity of datasets and decision trees : exploring semantic similarity of decision trees
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}