Abstract-Typiska data mining algoritmer följer en så kallad "svart-box" paradigm, där logiken är dold för användaren att inte överbelasta honom. Vi visar att "white-box" algoritmer konstruerade med återanvändbara komponenter design kan ha betydande fördelar för forskare, och slutanvändare också. Vi utvecklade en komponentbaserad algoritmdesignplattform och använde den för "white-box" algoritmkonstruktion. Den föreslagna plattformen kan också användas för att testa algoritmdelar (återanvändbara komponenter) och deras enskilda eller gemensamma påverkan på algoritmprestanda. Plattformen är lätt extensibel med nya komponenter och algoritmer, och gör det möjligt att testa partiella bidrag från en introducerad komponent. Vi föreslår två nya heuristik i beslut träd algoritm design, nämligen avlägsnande av obetydliga attribut i induktionsprocessen vid varje träd nod, och användning av kombinerad strategi för att generera eventuella splits för beslut träd, utnyttja flera sätt att dela tillsammans, som experimentellt visade fördelar. Med hjälp av den föreslagna plattformen testade vi 80 komponentbaserade beslutsträdsalgoritmer på 15 referensdatauppsättningar och presenterade resultaten av återanvändbara komponenters påverkan på prestanda och statistisk signifikans av de konstaterade skillnaderna. Vår studie föreslår att vi för en specifik datauppsättning bör söka efter den optimala komponentinterplay istället för att leta efter den optimala bland fördefinierade algoritmer.
Deligious m.fl. I Ref föreslogs en ram för att kombinera komponenter i beslutsträdet och att testa 80 olika kombinationer av konstruktionskomponenter på 15 uppsättningar referensvärden.
Component-based decision trees for classification
{'venue': 'Intell. Data Anal.', 'journal': 'Intell. Data Anal.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}