Abstrakt. Kapacitetskontroll i perceptron beslutsträd utförs vanligtvis genom att kontrollera deras storlek. Vi bevisar att andra kvantiteter kan vara lika relevanta för att minska flexibiliteten och bekämpa överbemanning. I synnerhet ger vi en övre gräns på generalisering fel som beror både på storleken på trädet och på marginalen av beslut noder. Så utöka marginalen i perceptron beslut träd kommer att minska den övre gränsen på generalisering fel. Baserat på denna analys, introducerar vi tre nya algoritmer, som kan inducera stor marginal perceptron beslut träd. För att bedöma effekten av den stora marginalförskjutningen, OC1 (Journal of Artificial Intelligence Research, 1994, 2, 1-32). av Murthy, Kasif, och Salzberg, ett välkänt system för att inducera perceptron beslut träd, används som basalgoritm. En omfattande experimentell studie av verkliga data visade att alla tre nya algoritmer presterar bättre eller åtminstone inte signifikant sämre än OC1 på nästan varje datauppsättning med bara ett undantag. OC1 uppvisade sämre resultat än den bästa marginalbaserade metoden för varje datauppsättning.
Bennett m.fl. REF visade att maximering av marginaler i perceptron beslut träd kan vara användbart för att bekämpa översittande.
Enlarging the Margins in Perceptron Decision Trees
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}