Abstrakt. Trädinduktion är en av de mest effektiva och allmänt använda metoderna för att bygga klassificeringsmodeller. Många ansökningar kräver dock att ärenden ska rangordnas efter sannolikheten för klassmedlemskap. Sannolikhetsbedömningsträd har samma attraktiva egenskaper som klassificeringsträd (t.ex. begriplighet, noggrannhet och effektivitet i höga dimensioner och på stora datamängder). Tyvärr har beslutsträd visat sig ge dåliga sannolikhetsberäkningar. Flera tekniker har föreslagits för att bygga mer exakta PET, men enligt vår kunskap har det inte gjorts någon systematisk experimentell analys av vilka tekniker som faktiskt förbättrar den sannolikhetsbaserade rankingen, och hur mycket. I detta dokument diskuterar vi först varför beslutsträdsrepresentationen inte i sig är otillräcklig för att beräkna sannolikheten. Otillräcklig sannolikhet är delvis resultatet av beslutsträdets induktionsalgoritmer som fokuserar på att maximera klassificeringsnoggrannheten och minimera trädstorleken (t.ex. genom minskad terrorbeskärning). Större träd kan vara bättre för sannolikhetsberäkning, även om den extra storleken är överflödig för noggrannhet maximering. Vi presenterar sedan resultaten av en omfattande uppsättning experiment, testa några enkla metoder för att förbättra sannolikhetsbaserade ranking. Vi visar att med hjälp av en enkel, gemensam utjämningsmetod - Laplace korrigering-uniformly förbättrar sannolikhetsbaserade ranking. Dessutom, baging avsevärt förbättrar rankingen, och är ännu mer effektivt för detta ändamål än för att förbättra noggrannheten. Vi drar slutsatsen att PET-plaster, med dessa enkla ändringar, bör beaktas när rangordningar som baseras på sannolikheten för klassmedlemskap krävs.
Till exempel fann REF att med hjälp av en enkel Laplace korrigering förbättrar sannolikhetsbaserade ranking.
Tree Induction for Probability-Based Ranking
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}