Learning optimal decision trees using constraint programming

Decision trees are among the most popular classification models in machine learning. Traditionally, they are learned using greedy algorithms. However, such algorithms pose several disadvantages: it is difficult to limit the size of the decision trees while maintaining a good classification accuracy,...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Constraints : an international journal Jg. 25; H. 3-4; S. 226 - 250
Hauptverfasser: Verhaeghe, Hélène, Nijssen, Siegfried, Pesant, Gilles, Quimper, Claude-Guy, Schaus, Pierre
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: New York Springer US 01.12.2020
Schlagworte:
ISSN:1383-7133, 1572-9354
Online-Zugang:Volltext
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