مروری بر روش های بهبود Gain Ratio در الگوریتم C4.5

سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: فارسی
مشاهده: 4,020

فایل این مقاله در 5 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

BPJ02_043

تاریخ نمایه سازی: 11 آبان 1395

چکیده مقاله:

داده کاوی به معنای استخراج اطلاعات، دانش و کشف الگوهای پنهان از یک پایگاه داده های بسیار بزرگ است که این الگوها و دانش ها معمولا مستتر در داده می باشند. یکی از معروف ترین تکنیک های داده کاوی، درخت تصمیم است. درخت تصمیم یکی از متداول ترین روش های تقسیم بندی در زمینه داده کاوی است. در حال حاضر تعداد بسیار زیادی از الگوریتم های درخت تصمیم وجود دارد که یکی از گسترده ترین آن ها، الگوریتم c4.5 است که به دلیل کارآیی و استفاده در کاربردهای داده کاوی به طور مکرر مورد استفاده قرار گرفته است. اینکه کدام خصوصیت برای قرار گرفتن در گره ریشه درخت یا زیر درخت قرار داده شود، نیاز به تعیین یک معیار مناسب دارد. در الگوریتم c4.5 از معیار Gain Ratio برای انتخاب خصوصیت در تولید درخت تصمیم استفاده می شود. لذا مطالعات پیشین، روش ها و راهکارهایی را مبنی بر بهبود بخشیدن آن جهت افزایش دقت و کاهش پیچیدگی زمان درخت تصمیم ارائه داده اند. در این مقاله، همواره سعی بر این است که به بررسی و مرور روش ها و راهکارهای ارائه شده پرداخته شود و دقت پیچیدگی زمانی به دست آمده از روش ها و راهکارهای مطالعات پیشین را، مورد بررسی قرار دهد.

نویسندگان

سلیمه ضیاالدینی

دانشجوی کارشناسی ارشد، مهندسی کامپیوتر (نرم افزار)، دانشگاه غیرانتفاعی بعثت کرمان

مصطفی قاضی زاده احسائی

استادیار بخش مهندسی کامپیوتر، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه شهید باهنر کرمان

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • کارکردن با خصوصیت های پیوسته و گسسته، الگوریتم C4.5 برای ...
  • کار کردن با مجموعه داده هایی که دارای مقادیر (Miss ...
  • هرس درخت تصمیم، بعد از تولید درخت تصمیم _ با ...
  • /2].Gey.S and Nedelec.E, 2005, "Model Selection for CART regression trees, ...
  • /3].Hui Zhu , Siyu Chen , Lexiang Zhu and Hui ...
  • /4. Anand, B.2009 "Exension and Evaluation of C4.5 - Decision ...
  • Computer Science University of Maryland, College Park, pp:1-8. /5].Salih Ozsoy, ...
  • /6. Max, B.2007. Principles of Data Mining. Springer- Verlag London ...
  • Journal of Applied Computer Science and Mathem atics, 9(4). /8 ...
  • _ _ _ Decision /12]Neha G. Relan, Prof.Dharm araj R.Patil, ...
  • /13]Simone Borra, Agostino Di Ciaccio, 2010, "Measuring the prediction error..A ...
  • نمایش کامل مراجع