Abstrakt. I tidningen introduceras metabeslutsträd (MDT), en ny metod för att kombinera flera klassificeringar. I stället för att ge en förutsägelse anger MDT-blad vilken klassificering som ska användas för att få en förutsägelse. Vi presenterar en algoritm för att lära MDTs baserat på C4.5 algoritm för att lära sig vanliga beslut träd (ODTs). En omfattande experimentell utvärdering av den nya algoritmen utförs på tjugoen datauppsättningar som kombinerar klassificeringar som genereras av fem inlärningsalgoritmer: två algoritmer för att lära sig beslutsträd, en regelinlärningsalgoritm, en närmaste grannalgoritm och en naiv Bayes-algoritm. När det gäller prestanda kombinerar stapling med MDTs klassificering bättre än röstning och stapling med ODT. Dessutom är MDT:erna mycket mer koncisa än ODT:erna och utgör därmed ett steg mot en begriplig kombination av flera klassificeringar. MDTs presterar också bättre än flera andra metoder för stapling.
Nyligen har Ref infört metabeslutsträd, en metod för att kombinera klassificeringar.
Combining Classifiers with Meta Decision Trees
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}