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上传时间: 2021-03-28
详细说明：使用决策树算法进行分类是数据流中广泛研究的问题。 挑战在于何时将决策节点拆分为多个叶子。 与不考虑方差的霍夫丁定律相比，利用伯恩斯坦和贝内特不等等方差信息的浓度不平等通常是严格严格的。 许多用于流分类的机器学习算法，例如超快速决策树（VFDT）学习器，AdaBoost和支持向量机（SVM），都使用Hoeffding边界作为性能保证。 在本文中，我们提出了一种基于最近提出的经验伯恩斯坦边界的新算法，以在决策树的准确性上实现更好的概率边界。 在四个合成数据集和两个真实世界数据集上的实验结果证明了我们提出的技术的性能增益。
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