In this paper, we consider classes of decision tables with many-valued decisions closed under operations of removal of columns, changing of decisions, permutation of columns, and duplication of columns. We study relationships among three parameters of these tables: the complexity of a decision table (if we consider the depth of decision trees, then the complexity of a decision table is the number of columns in it), the minimum complexity of a deterministic decision tree, and the minimum complexity of a nondeterministic decision tree. We consider rough classification of functions characterizing relationships and enumerate all possible seven types of the relationships.


翻译:在本文中,我们考虑了决策表的几个有限决策类,其中决策表所包含的决策值是由列的删除,决策的更改,列的排列和列的复制所构成的。我们研究了这些表中的三个参数的关系:决策表的复杂性(如果我们考虑决策树的深度,则决策表的复杂性是其中的列数),确定性决策树的最小复杂性和非确定性决策树的最小复杂性。我们对描述关系的分类函数进行了粗略分类,并枚举了所有可能的七种关系类型。

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决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树。在机器学习中,决策树是一个预测模型,他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度,使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。 决策树是一种树形结构,其中每个内部节点表示一个属性上的测试,每个分支代表一个测试输出,每个叶节点代表一种类别。 分类树(决策树)是一种十分常用的分类方法。他是一种监管学习,所谓监管学习就是给定一堆样本,每个样本都有一组属性和一个类别,这些类别是事先确定的,那么通过学习得到一个分类器,这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类。这样的机器学习就被称之为监督学习。

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