تفاصيل الوثيقة

نوع الوثيقة : مقال في مجلة دورية 
عنوان الوثيقة :
الإسقاط العشوائي وعشوائية تفريد الفرق- فرق أشجار القرار الخطية متعددة المتغيرات
Random Projection Random Discretization Ensembles - Ensembles of Linear Multivariate Decision Trees
 
الموضوع : علوم حاسبات 
لغة الوثيقة : الانجليزية 
المستخلص : : In this paper, we present a novel ensemble method random projection random discretization ensembles(RPRDE) to create ensembles of linear multivariate decision trees by using a univariate decision tree algorithm. The present method combines the better computational complexity of a univariate decision tree algorithm with the better representational power of linear multivariate decision trees. We develop random discretization (RD) method that creates random discretized features from continuous features. Random projection (RP) is used to create new features that are linear combinations of original features. A new dataset is created by augmenting discretized features (created by using RD) with features created by using RP. Each decision tree of a RPRD ensemble is trained on one dataset from the pool of these datasets by using a univariate decision tree algorithm. As these multivariate decision trees (because of features created by RP) have more representational power than univariate decision trees, we expect accurate decision trees in the ensemble. Diverse training datasets ensure diverse decision trees in the ensemble. We study the performance of RPRDE against other popular ensemble techniques using C4.5 tree as the base classifier. RPRDE matches or outperforms other popular ensemble methods. Experiments results also suggest that the proposed method is quite robust to the class noise 
ردمد : 1041-4347 
اسم الدورية : IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE) 
المجلد : 26 
العدد : 5 
سنة النشر : 1435 هـ
2014 م 
نوع المقالة : مقالة علمية 
تاريخ الاضافة على الموقع : Monday, December 8, 2014 

الباحثون

اسم الباحث (عربي)اسم الباحث (انجليزي)نوع الباحثالمرتبة العلميةالبريد الالكتروني
امير احمدAhmad, Amir باحث رئيسيدكتوراهamirahmad01@gmail.com
كيفن براونBrown, Gavin باحثدكتوراهgbrown@cs.man.ac.uk

الملفات

اسم الملفالنوعالوصف
 37603.pdf pdf 

الرجوع إلى صفحة الأبحاث