ABSTRACT Överväg en märkt datamängd på 1 terabyte i storlek. En betydande delmängd kan bero på användarnas intressen. Det är tydligt att det skulle vara mycket tidskrävande att bläddra i en sådan stor datauppsättning för att hitta intressanta områden. En intelligent agent som, för en viss klass av användare, kan ge tips om områden av data som kan intressera användaren skulle vara mycket användbart. Med tanke på att det finns stora datamängder med olika användarklasser kopplade till uppgifterna i dem, kan dessa märkta datamängder användas för att träna upp ett beslutsträd för att märka exempel på osedda data med en kategori. Utbildningen kommer att vara mycket större än vanligt, Detta dokument beskriver en metod för att generera regler för en agent från en stor utbildning uppsättning. En uppsättning beslut träd byggs parallellt på dragbar storlek träningsdata uppsättningar som är en delmängd av de ursprungliga uppgifterna. Varje lärt beslutsträd kommer att reduceras till en uppsättning regler, motstridiga regler kommer att lösas och de resulterande reglerna slås samman till en uppsättning. Resultat från korsvalideringsförsök på en datauppsättning tyder på att detta tillvägagångssätt kan tillämpas effektivt på stora datamängder.
En annan metod genom REF visar att beslutsträd kan användas på en stor datauppsättning för att extrahera regler som genereras från oberoende och ett stort antal undergrupper av data.
Decision tree learning on very large data sets
{'venue': 'In IEEE Conference on Systems, Man and Cybernetics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}