Denna studie rapporterar den empiriska analysen av en hyper-heuristisk evolutional algoritm som är kapabel att automatiskt utforma top-down beslut träd induktionsalgoritmer. Top-down beslutsträd algoritmer är av stor betydelse, med tanke på deras förmåga att ge en intuitiv och korrekt kunskapsrepresentation för klassificeringsproblem. Den automatiska utformningen av dessa algoritmer verkar lägligt, med tanke på den stora litteratur som ackumulerats under mer än 40 års forskning i den manuella utformningen av beslutsträdsinduktionsalgoritmer. Den föreslagna hyper-heuristiska evolutionära algoritmen, HEAD-DT, testas i stor utsträckning med hjälp av 20 offentliga UCI-dataset och 10 mikroarray genuttrycksdataset. Algoritmerna som automatiskt konstruerats av HEAD-DT jämförs med traditionella beslutsträdsinduktionsalgoritmer, såsom C4.5 och CART. Experimentella resultat visar att HEAD-DT kan generera algoritmer som är betydligt mer exakta än C4.5 och CART.
En empirisk hyper-heuristisk evolutional algoritm REF är kapabel att automatiskt utforma uppifrån och ner beslutsträd induktionsalgoritmer.
Automatic Design of Decision-Tree Algorithms with Evolutionary Algorithms
{'venue': 'Evolutionary Computation', 'journal': 'Evolutionary Computation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}