Abstrakt. I dataanalys, induktion av beslut träd tjänar två huvudmål: för det första, inducerade beslut träd kan användas för klassificering/prediction av nya instanser, och för det andra, de utgör en lätttolkad modell av problemdomänen som kan användas för förklaring. Noggrannheten hos den inducerade klassificeringen uppskattas vanligen med hjälp av N-faldig korsvalidering, medan ett beslutsträd som induceras från alla tillgängliga data används för förklaringsändamål. Beslut träd inlärning är relativt icke-robust: en liten förändring i träningssetet kan avsevärt ändra strukturen på det inducerade beslutsträdet. I detta dokument presenteras en beslutsträdskonstruktionsmetod där domänmodellen konstrueras genom konsensusklustring av N-beslutsträd som induceras i N-faldig korsvalidering. Experimentella resultat visar att beslutsträden är enklare än beslutsträden i C4.5, vilket tyder på att de kan vara en stabilare approximation av den avsedda domänmodellen än beslutsträdet, konstruerat av hela uppsättningen utbildningsinstanser.
En aktuell intressant tillämpning av samförståndskluster för att hjälpa till med övervakad inlärning var att generera ett enda beslutsträd från N-faldigt validerade C4.5-resultat REF.
Consensus Decision Trees: Using Consensus Hierarchical Clustering for Data Relabelling and Reduction
{'venue': 'ECML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}