Pruning based interestingness of mined classification patterns
المؤلف
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 6، العدد 4 (31 أكتوبر/تشرين الأول 2009)، ص ص. 336-343، 8ص.
الناشر
تاريخ النشر
2009-10-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص EN
Classification is an important problem in data mining.
Decision tree induction is one of the most common techniques that are applied to solve the classification problem.
Many decision tree induction algorithms have been proposed based on different attribute selection and pruning strategies.
Although the patterns induced by decision trees are easy to interpret and comprehend compare to the patterns induced by other classification algorithms, the constructed decision trees may contain hundreds or thousands of nodes which are difficult to comprehend and interpret by the user who examines the patterns.
For this reasons, the question of an appropriate constructing and providing a good pruning criteria have long been a topic of considerable debate.
The main objective of such criteria is to create a tree such that classification accuracy, when used on unseen data, is maximized and the tree size is minimized.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
al-Hegami, Ahmad. 2009. Pruning based interestingness of mined classification patterns. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 6, no. 4, pp.336-343.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-10143
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
al-Hegami, Ahmad. Pruning based interestingness of mined classification patterns. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 6, no. 4 (Oct. 2009), pp.336-343.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-10143
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
al-Hegami, Ahmad. Pruning based interestingness of mined classification patterns. The International Arab Journal of Information Technology. 2009. Vol. 6, no. 4, pp.336-343.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-10143
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 342-343
رقم السجل
BIM-10143
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر