論文の概要: Decision Machines: An Extension of Decision Trees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.11347v2
• Date: Fri, 10 May 2024 06:01:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-13 20:56:05.895484
• Title: Decision Machines: An Extension of Decision Trees
• Title（参考訳）: 決定機械:決定木の拡張
• Authors: Jinxiong Zhang,
• Abstract要約: 我々は二分決定木をコンパクトに表現する。 この定式化を連続関数で近似する。 そこで本研究では,いくつかの学習手法を統合するための選択予測手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Based on decision trees, it is efficient to handle tabular data. Conventional decision tree growth methods often result in suboptimal trees because of their greedy nature. Their inherent structure limits the options of hardware to implement decision trees in parallel. Here is a compact representation of binary decision trees to overcome these deficiencies. We explicitly formulate the dependence of prediction on binary tests for binary decision trees and construct a function to guide the input sample from the root to the appropriate leaf node. And based on this formulation we introduce a new interpretation of binary decision trees. Then we approximate this formulation via continuous functions. Finally, we interpret the decision tree as a model combination method. And we propose the selection-prediction scheme to unify a few learning methods.
• Abstract（参考訳）: 決定木に基づいて表データの処理は効率的である。 従来の決定木成長法は、しばしば、その欲望的な性質のために、最適木となる。 その固有の構造は、決定木を並列に実装するハードウェアの選択肢を制限する。 ここでは、これらの欠陥を克服するためのバイナリ決定ツリーのコンパクト表現を紹介します。 本稿では,二分決定木に対する二分テストに対する予測の依存性を明示的に定式化し,入力サンプルを根から適切な葉ノードへ誘導する関数を構築する。 この定式化に基づいて、二分決定木の新しい解釈を導入する。 そして、この定式化を連続関数で近似する。 最後に,決定木をモデル結合法として解釈する。 そこで本研究では,いくつかの学習手法を統合するための選択予測手法を提案する。

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