Klassificering träd används i stor utsträckning i maskininlärning och data mining samhällen för att modellera propositionsdata. Den senaste tidens arbete har utvidgat detta grundläggande paradigm till att omfatta sannolikhetsbedömning av träd. Traditionella trädinlärningsalgoritmer antar att förekomster i träningsdata är homogena och självständigt fördelade. Relationella sannolikhetsträd (RPT) utvidgar standardsannolikhetsbedömningsträd till en relationsinställning där datafallen är heterogena och beroende av varandra. Vår algoritm för att lära sig strukturen och parametrarna för en RPT-sökning över ett utrymme av relationella funktioner som använder aggregeringsfunktioner (t.ex. AVERAGE, MODE, COUNT) för att dynamiskt promotionera relationsdata och skapa binära splits inom RPT. Tidigare arbete har identifierat ett antal statistiska förutfattade meningar på grund av egenskaper hos relationsdata såsom autokorrelering och gradskillnader. RPT-algoritmen använder en ny form av randomiseringstest för att justera för dessa fördomar. På en mängd olika relationella lärande uppgifter, RPT byggda med randomisering tester är betydligt mindre än andra modeller och uppnå likvärdiga, eller bättre, prestanda.
5.1 Randomisering tester i relationsannolikhet träd REF använda randomisering tester för att förbereda relationssannolikhet träd.
Learning relational probability trees
{'venue': "KDD '03", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}