Inledning. Beslut träd har vunnit ökande popularitet dessa år på grund av deras effektivitet i att lösa klassificerings- och regressionsproblem och deras förmåga att förklara förutsägelser resultat. Att lära sig ett optimalt beslutsträd med ett fördefinierat djup är NP-hårdt. Därför har giriga heuristiker som CART och ID3 i stor utsträckning använts för att konstruera suboptimala träd. De senaste åren har ett ökande antal arbeten som använder olika matematiska optimeringsmetoder (MO) för att bygga bättre kvalitet beslutsträd. En begränsning av de state-of-the-art Matematisk Optimering formuleringar, dvs, [1, 2], för detta problem är att de skapar begränsningar och variabler för varje rad i träningsdata. Följaktligen ökar tiden för att hitta beslutsträd dramatiskt med problemstorleken. Vi formulerar problemet med att bygga det optimala beslutsträdet på ett givet djup som ett binärt linjärt program. Vi kallar vår metod BinOCT, en binär kodning för att konstruera optimala klassifikationsträd. Vår nya formulering modellerar valet av beslutströskel via en binär sökning förfarande kodad med hjälp av en typ av big-M begränsningar. Detta kräver ett mycket litet antal binära beslutsvariabler och kan därför hitta bra kvalitetslösningar inom begränsad tid. Anmärkningsvärt är att antalet beslutsvariabler till stor del är oberoende av antalet utbildningsdatarader: det beror bara logaritmiskt på antalet unika funktionsvärden. Vi visar med hjälp av experiment att BinOCT överträffar befintliga MO baserade metoder på en mängd olika datauppsättningar i termer av noggrannhet och beräkningstid.
Nyligen, Verwer och Zhang REF formulerar det optimala beslut träd lärande problem av ett givet djup som ett binärt linjärt program.
Learning Optimal Classification Trees Using a Binary Linear Program Formulation
{'venue': 'BNAIC/BENELEARN', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}