1310109184

Tablica 1: Rodzaje algorytmów tworzenia drzew decyzyjnych

NAZWA	ROK	AUTORZY	RODZAJ DRZEWA
CLS	1996	Hunt,Marin, Stone	binarne
ACLS	1982	Paterson, Niblett	binarne
ID3	1983	Quinlan	dowolne
CART	1984	Brieman, Friedman Olshen, Stone	binarne
ASSISTANT	1985	Kononenko	binarne
ID4	1986	Schlimmer, Fisdher	dowolne
PLS	1986	Rendell	dowolne
C4	1987	Quinlan	dowolne
GID 3	1988	Chengf, Fayyad,Irani	dowolne
ID5	1989	Utgoff	dowolne
LMDT	1991	Brodley, Utgoff	binarne, wielowymiarowe
CHAID	1993	SPSSInc.	dowolne
IND	1993	Bruntine, Caruana	dowolne
SADT	1993	Heat,Kasif,Salzberg	binarne, wielowymiarowe
SE-LEARN	1993	Rymonn	dowolne
OCl	1994	Murthy	binarne, wielowymiarowe

i przycinanie (pruning) poszczególnych gałęzi w celu redukcji opisu liści (przy nieznacznym wzroście błędu klasyfikacji). Pozwala to na porównanie modelu rozbudowanego i modelu ze zredukowaną liczbą węzłów, czasami bowiem o jakości drzewa nie decyduje trafność predykcji, ale przydatność wygenerowanych reguł.

4. CHAID to algorytm AID (Automatic Interaction Detection) wykorzystujący test niezależności chi-kwadrat.

2.3    Cel budowy drzew

Drzewo budujemy po to by potem móc klasyfikować nowe przypadki (przyszłe obserwacje), o których nie mamy informacji o przynależności klasowej. Budowane drzewo powinno być jak najmniejsze, większość algorytmów dodatkowo dokonuje porządkowania drzewa (prunning), polegającego na usuwaniu tych jego fragmentów, które mają niewielkie znaczenie dla jakości rezultatów klasyfikacji.

2.4    Problemy ?

Każdy algorytm tworzący drzewa klasyfikacyjne musi zatem rozwiązać 3 problemy:

•    jak wybrać jedną lub kilka cech, w oparciu o które nastąpi podział zbioru obiektów?

•    kiedy zakończyć podział pozostałego podzbioru obiektów ?

•    w jaki sposób przydzielić obiekty znajdujące się w liściu drzewa do pewnej klasy ?

3