Abstrakt. I detta arbete undersöker vi flera frågor för att förbättra prestandan hos probabilistiska skattningsträd (PET). Först härleder vi en ny sannolikhet utjämning som tar hänsyn till klassfördelningen av alla noder från roten till varje blad. För det andra inför vi eller anpassar några nya uppdelningskriterier som syftar till att förbättra sannolikhetsuppskattningar snarare än att förbättra klassificeringsnoggrannheten, och jämföra dem med andra exaktriktade uppdelningskriterier. För det tredje analyserar vi effekten av beskärningsmetoder och vi väljer en kardinalitetsbaserad beskärning, som avsevärt kan minska trädens storlek utan att försämra kvaliteten på uppskattningarna. Kvaliteten på sannolikhetsestimaten för dessa tre emissioner utvärderas genom åtgärden 1-vs-1 multi-class extension of the Area Under ROC Curve (AUC), som håller på att bli allmänt förekommande för att utvärdera sannolikhetsskattningar, särskilt rankning av förutsägelser.
REF fann att dessa träds prestanda ytterligare kunde förbättras genom att använda olika uppdelningskriterier och en ny utjämningsteknik som beaktar alla noder längs klassificeringsvägen från rot till blad.
Improving the AUC of Probabilistic Estimation Trees
{'venue': 'ECML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}