Vi föreslår en ny beslut trädalgoritm, Class Confidence Proportion Decision Tree (CCPDT), som är robust och okänslig för klassdistribution och genererar regler som är statistiskt signifikanta. För att göra beslutsträd robusta, börjar vi med att uttrycka Information Gain, det mått som används i C4.5, i termer av förtroende för en regel. Detta gör det möjligt för oss att omedelbart förklara varför Information Gain, liksom förtroende, resulterar i regler som är partiska mot majoritetsklassen. För att övervinna denna partiskhet inför vi en ny åtgärd, CCP (Class Confidence Proportion), som utgör grunden för CPDT. För att skapa regler som är statistiskt signifikanta utformar vi en ny och effektiv top-down och bottom-up metod som använder Fishers exakta test för att beskära grenar av trädet som inte är statistiskt signifikanta. Tillsammans ger dessa två förändringar en klassificering som fungerar statistiskt bättre än inte bara traditionella beslutsträd utan också träd som lärt sig av data som har vägts av välkända provtagningsmetoder. Våra påståenden bekräftas genom omfattande experiment och jämförelser mot C4.5, CART, HDDT och SPARCCC.
I REF, som föreslagits av Wei Liu och Sanjay Chawla David A. Cieslak och Nitesh V. Chawla diskuterade beslut träd algoritm som är ny teknik och att göra beslut träd robust klass konfidensgrad (CPP) mäts införs.
A Robust Decision Tree Algorithm for Imbalanced Data Sets
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}