Vi diskuterar och testar empiriskt effekterna av sex dimensioner längs vilka befintliga beslut träd induktionsalgoritmer skiljer sig. Dessa är: Nodtyp (univariat kontra multivariat), förgreningsfaktor (två eller fler), gruppering av klasser i två om trädet är binärt, fel (impurity) mäta, och metoderna för minimering för att hitta den bästa split vektor och tröskel. Vi föreslår sedan en ny beslut träd induktionsmetod som vi namnger linjära discriminant träd (LDT) som använder den bästa kombinationen av dessa kriterier i termer av noggrannhet, enkelhet och inlärningstid. Denna trädinduktionsmetod kan vara univariat eller multivariat. Metoden har ett övervakat yttre optimeringsskikt för att omvandla ett K > 2-klass problem till en sekvens av två-klass problem och varje två-klass problem löses analytiskt med hjälp av Fishers Linear Discriminant Analysis (LDA). På tjugo datauppsättningar från UCI-arkivet jämför vi linjära särskiljande träd med de unika beslutsträdsmetoderna C4.5 och C5.0, multivariata beslutsträdsmetoder CART, OC1, QUEST, neurala träd och LMDT. Våra föreslagna linjära diskriminerande träd lär sig snabbt, är korrekta, och de träd som genereras är små.
Tanken på att rekursivt lösa eigen value-problem för att omvandla ett flerklassproblem till en sekvens av enklare klassificeringsproblem utforskades av REF.
LINEAR DISCRIMINANT TREES
{'venue': 'IJPRAI', 'journal': 'IJPRAI', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}