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Beschreibung
In this book, the concept of a hypothesis about the values of all attributes is added to the standard decision tree model, considered, in particular, in test theory and rough set theory. This extension allows us to use the analog of equivalence queries from exact learning and explore decision trees that are based on various combinations of attributes, hypotheses, and proper hypotheses (analog of proper equivalence queries). The two main goals of this book are (i) to provide tools for the experimental and theoretical study of decision trees with hypotheses and (ii) to compare these decision trees with conventional decision trees that use only queries, each based on a single attribute. Both experimental and theoretical results show that decision trees with hypotheses can have less complexity than conventional decision trees. These results open up some prospects for using decision trees with hypotheses as a means of knowledge representation and algorithms for computing Boolean functions. The obtained theoretical results and tools for studying decision trees with hypotheses are useful for researchers using decision trees and rules in data analysis. This book can also be used as the basis for graduate courses.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
19.11.2022
Sprache
Englisch
EAN
9783031085840
Herausgeber
Springer International Publishing
Serien- oder Bandtitel
Synthesis Lectures on Intelligent Technologies
Sonderedition
Nein
Autor
Mohammad Azad, Igor Chikalov, Shahid Hussain, Mikhail Moshkov, Beata Zielosko
Seitenanzahl
145
Auflage
1
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Schlagwörter
Computational Intelligence, Decision Trees, Decision Tree Model, Test Theory, Rough Set Theory
Thema-Inhalt
UYQ - Künstliche Intelligenz KJT - Unternehmensforschung KJMD - Management: Entscheidungstheorie
Höhe
240 mm
Breite
16.8 cm

Transparenz & Sicherheit

Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH

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