خوارزمية جينية قائمة على CART لبناء أشجار قرارات عالية الدقة
| العنوان | خوارزمية جينية قائمة على CART لبناء أشجار قرارات عالية الدقة |
|---|---|
| المؤلف | إرسوي، إليف، ألبي، إيرينتش، قيس، إنيس |
| تاريخ النشر: | 2020 |
| مكان النشر | - سايتبريس |
| الموضوع | شجرة القرار، الكشف عن مجريات الأمور، الخوارزمية الجينية، Metaheuristic |
| النوع | وثيقة |
| اللغة | الإنجليزية |
| رقمي | نعم |
| مخطوط | لا |
| المكتبة: | جامعة اوزيجين |
| معرف أصل المكتبة | 978-989758440-4 |
| رقم السجل | d6cd0189-056a-480f-9275-5300a53d1904 |
| موقع المكتبة | الهندسة الصناعية |
| التاريخ | 2020 |
| نص عينة | تعد أشجار القرار من بين طرق التصنيف الأكثر شيوعًا نظرًا لسهولة التنفيذ والتفسير البسيط. في الطرق التقليدية مثل CART (شجرة التصنيف والانحدار)، ID4، C4.5؛ يتم إنشاء الأشجار من خلال استراتيجية الحث الجشع وقصر النظر من أعلى إلى أسفل. في هذه الاستراتيجية، لا يتم أخذ التأثير المحتمل للانقسامات المستقبلية في الشجرة بعين الاعتبار عند تحديد كل انقسام في الشجرة. ولذلك فإن الشجرة المولدة لا يمكن أن تكون الحل الأمثل لمشكلة التصنيف. في هذا البحث، لتحسين دقة أشجار القرار، نقترح خوارزمية جينية ذات بنية كروموسوم حقيقية. نحن نتناول أيضًا اختيار المجموعة الأولية من خلال النظر في مزيج من الحلول التي تم إنشاؤها عشوائيًا والحلول من خوارزميات توليد الأشجار التقليدية الجشعة والتي تم إنشاؤها لتقليل حالات المشكلات. تم اختبار أداء الخوارزمية الجينية المقترحة باستخدام مجموعات بيانات مختلفة، وحدود متفاوتة على عمق الأشجار الناتجة واستخدام مزيج سكاني أولي مختلف ضمن الأصناف المذكورة. تكشف النتائج أن أداء الخوارزمية الجينية المقترحة يتفوق على أداء CART في جميع مجموعات البيانات المستخدمة في التحليل تقريبًا. |
| Editör | Hammoudi, S., Quix, C., Bernardino, J. |
