Fugu-MT 論文翻訳(概要): Decision Concept Lattice vs. Decision Trees and Random Forests

論文の概要: Decision Concept Lattice vs. Decision Trees and Random Forests

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.00387v1
Date: Tue, 1 Jun 2021 10:45:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-06-02 21:05:08.071713
Title: Decision Concept Lattice vs. Decision Trees and Random Forests
Title（参考訳）: 決定概念の格子対決定木とランダムフォレスト
Authors: Egor Dudyrev, Sergei O. Kuznetsov
Abstract要約: 我々は、新しい教師付き機械学習モデルを提案することによって、決定木、それらのアンサンブル、FCAの考え方を融合する。具体的には、まず、決定木に基づく概念格子の一部を構成する状態時間アルゴリズムを提案する。次に,分類問題と回帰問題の両方を解決するための概念格子に基づく予測スキームについて述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.898744396854312
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Decision trees and their ensembles are very popular models of supervised machine learning. In this paper we merge the ideas underlying decision trees, their ensembles and FCA by proposing a new supervised machine learning model which can be constructed in polynomial time and is applicable for both classification and regression problems. Specifically, we first propose a polynomial-time algorithm for constructing a part of the concept lattice that is based on a decision tree. Second, we describe a prediction scheme based on a concept lattice for solving both classification and regression tasks with prediction quality comparable to that of state-of-the-art models.
Abstract（参考訳）: 決定木とそのアンサンブルは、教師付き機械学習の非常に人気のあるモデルである。本稿では、多項式時間で構築可能な新しい教師付き機械学習モデルを提案し、分類問題と回帰問題の両方に適用できる決定木、それらのアンサンブル、FCAの考え方を融合する。具体的には,まず決定木に基づく概念格子の一部を構成する多項式時間アルゴリズムを提案する。第2に,最先端モデルに匹敵する予測品質で分類タスクと回帰タスクの両方を解くための概念格子に基づく予測スキームについて述べる。

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