ABSTRACT Den trädbaserade maskininlärning fungerar på split-and-conquer principen och är känd för att prestera bra i vissa tillämpningar. I detta dokument ger vi först en ny datapartitioneringsregel med hjälp av medelvärdet av datakolumnerna för att odla trädet tills barns noder är små i storlek. Sedan, den lokala regression tillämpas för att lämna noder för att förbättra upplösningen av nodutgångar. Randomisering introduceras vid trädtillväxt och skapandet av skog. De lokala förutsägelserna på bladen används för att välja en delmängd av testdata för faktiska förutsägelser. Fallstudien om diagnos av autistisk spektrumstörning visar att den föreslagna metoden uppnår prediktionsnoggrannheten för ensemblen över 96% med reducerad varians, vilket är mycket bättre än de som rapporteras i litteraturen. INDEX TERMS Klassificering och regressionsträd, hybrid expertsystem, beslutsträd.
Ogunleye et al., 2019, med tanke på en annan information partitioning regel som utnyttjar medelvärdet av de informationssektioner för att utveckla trädet tills barn noderna är lite i storlek REF.
Integrated Learning via Randomized Forests and Localized Regression With Application to Medical Diagnosis
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}