文件名称:
shatteringdR：在rpart和树决策树上与统计学习理论（SLT）一起使用的有用工具-源码
开发工具:
文件大小: 111kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-09
详细说明：粉碎
在rpart和树型决策树上使用统计学习理论（SLT）的有用工具。
描述
在机器学习（ML）领域，学习是构建算法的最重要步骤之一，该算法旨在预测特定任务，无论这是对象的分类，对特定产品的需求预测，甚至是诊断。恶性疾病。 在ML中，我们可以研究有监督的（有标签，例如一个类）和无监督的算法，这些算法用于模式检测，分组等任务，其中不直接依赖于标签。 知道这一点后，本工作旨在研究不同的监督学习算法，在这种情况下，分类算法（更具体地讲是决策树）将对构成算法学习过程的步骤进行分析研究，探索SLT的概念，这些概念提供了研究工具并允许证明诸如保证学习某种算法的问题。 参考：Rodrigo Fernandes de Mello，Chaitanya Manapragada，Albert Bifet：“测量决策树模型的破碎系数”。 专家系统应用137：443-452（2019）
关于这项工作
此项目是圣保罗
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