論文の概要: Combining Prediction and Interpretation in Decision Trees (PrInDT) -- a
Linguistic Example
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.02336v1
- Date: Wed, 3 Mar 2021 11:32:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-04 14:56:13.452345
- Title: Combining Prediction and Interpretation in Decision Trees (PrInDT) -- a
Linguistic Example
- Title(参考訳): 決定木(prindt)における予測と解釈を組み合わせた言語例
- Authors: Claus Weihs and Sarah Buschfeld
- Abstract要約: 条件付き推論木とアンサンブルが言語変化のモデル化に適した方法であることを示す。
しかし、初期の言語応用に対して、予測と解釈を組み合わせると、それらの適合性が強く向上すると主張する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we show that conditional inference trees and ensembles are
suitable methods for modeling linguistic variation. As against earlier
linguistic applications, however, we claim that their suitability is strongly
increased if we combine prediction and interpretation. To that end, we have
developed a statistical method, PrInDT (Prediction and Interpretation with
Decision Trees), which we introduce and discuss in the present paper.
- Abstract(参考訳): 本稿では,条件付き推論木とアンサンブルが言語変動のモデル化に適していることを示す。
しかし、初期の言語応用に対して、予測と解釈を組み合わせると、それらの適合性が強く向上すると主張する。
そこで本論文では,PrInDT (Prediction and Interpretation with Decision Trees) の統計的手法について紹介し,議論する。
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