Digitale Bibliotheek
Sluiten Bladeren door artikelen uit een tijdschrift
 
<< vorige    volgende >>
     Tijdschrift beschrijving
       Alle jaargangen van het bijbehorende tijdschrift
         Alle afleveringen van het bijbehorende jaargang
           Alle artikelen van de bijbehorende aflevering
                                       Details van artikel 3 van 5 gevonden artikelen
 
 
  Refining decision tree classifiers using rough set tools
 
 
Titel: Refining decision tree classifiers using rough set tools
Auteur: S. Minz
R. Jain
Verschenen in: International journal of hybrid intelligent systems
Paginering: Jaargang 2 (2005) nr. 2 pagina's 133-148
Jaar: 2005-10-13
Inhoud: The proposed hybridized rough set framework is composed of traditional Rough Set (RS) approach and classical Decision Tree (DT) induction algorithm. RS helps to identify dominant attributes and DT algorithm results in simpler and generalized classifier. The implementation of the Hybridized Rough Set Framework is presented as the RDT algorithm. GA heuristics are used to generalize the RDT algorithm further. Experimental results obtained on applying the hybridized rough set framework and the related base algorithms on datasets belonging to the three categories are presented in this paper. Accuracy, complexity, number of rules and number of attributes in the induced classifier assess the performance of the candidate algorithms. The results indicate that the proposed framework is an effective model for classification.
Uitgever: IOS Press
Bronbestand: Elektronische Wetenschappelijke Tijdschriften
 
 

                             Details van artikel 3 van 5 gevonden artikelen
 
<< vorige    volgende >>
 
 Koninklijke Bibliotheek - Nationale Bibliotheek van Nederland