Принципи побудови дерева рішень на основі класифікаційного алгоритму C4.5

DOI №______

  • Гайдур Г. І. (Gaydur G.I.) Державний університет телекомунікацій, м. Київ
  • Прилєпов Є. В. (Pryliepov Y.V.) Державний університет телекомунікацій, м. Київ
  • Попов М. І. (Popov N.I.) Національний авіаційний університет, Київ

Анотація

Описано основні вимоги до структур даних. Визначено основні критерії вибору атрибутів даних необхідних для побудови дерева. Описано етапи побудови дерева рішень. Також було описано основні критерії вибору атрибутів та основні змінні, такі як: множина прикладів, можливі варіанти, кількість прикладів тощо. В результаті були описані можливі ситуації в класифікації даних. Проаналізовано останні публікації по напрямку аналізу даних, теорії класифікації, статистики та теорії інформації. Виділено переваги та недоліки дерев рішень та алгоритму C4.5 загалом

Ключові слова: алгоритм, аналіз, класифікація, дерево рішень, машинне навчання.

Список використаної літератури
1. Quinlan J.R. C4.5: Programs for Machine Learning / Morgan J. Ross. - Boston: Kaufmann Publishers, 1993. - 302 p.
2. Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике / К. Шеннон. - М.: Иностранная литература, 1963. - 832 c.
3. Коршунов Ю.М. Математические основы кибернетики / Коршунов Ю.М. - М.: Энергоатомиздат, 1987. - 496 с.
4. Breiman L. Classification and Regression Trees / Breiman Leo, Friedman Jerome Charles J. Stone, Olshen R.A. - Washington: Taylor & Francis, 1984. - 368 p.

Номер
№ 1 (2018)
Розділ
Статті