Полное описание

Девяткин, Дмитрий Алексеевич. Метод обучения деревьев решений с нелинейными разделителями / Д. А. Девяткин, О. Г. Григорьев. - DOI 10.14357/20718594220308. - Текст : непосредственный // Искусственный интеллект и принятие решений = Artificial Intellgence and Decision Making. - 2022. - N 3. - С. 96-105. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 2071-8594.

ГРНТИ	УДК
28.23.25	004.85

Рубрики:
Машинное обучение

Кл.слова (ненормированные): случайные леса деревьев решений -- масштабирование переменных невязки -- метод опорных векторов -- нелинейный разделитель -- дерево решений
Аннотация: Деревья решений с одномерными разделителями, применяемые при обработке разреженных данных большой размерности, характеризуются низкой вычислительной эффективностью. Деревья решений с многомерными разделителями обладают большей выразительной способностью при классификации данных, но переобучаются на небольших выборках. В статье предложен метод обучения деревьев с многомерными нелинейными разделителями, который повышает точность классификации на наборах изображений и текстов. Это достигается за счет совместной оптимизации расстояния от объектов обучающей выборки до разделяющей поверхности и критерия неоднородности данных при построении каждого узла дерева. Эффективность метода подтверждается результатами тестов.
Доп. точки доступа:
Григорьев, Олег Георгиевич


Нет сведений об экземплярах
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -020483-080584)

Шифр в сводном ЭК: 0eefd56dea8e791f478ef19616bbb6b5

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽