Witam

Mam zalążek pomysłu na algorytm budowania drzewa decyzyjnego.
Podejrzewam że
nie ja pierwszy to wymyśliłem, będę więc wdzięczny za linka do
bardziej dopracowanej formy
tego algorytmu i za wszelkie uwagi.

Na początku jest problem z wybraniem struktury drzewa. Nie wiadomo
jaki rozmiar powinno
mieć drzewo i ile powinno mieć liści dla każdej klasy. Chyba trzeba
odgadnąć architekturę
drzewa na podstawie spodziewanych danych.

Gdy już mamy architekturę drzewa, możemy budować klasyfikator.
Najpierw buduejmy
zbiór wszystkich dopuszczalnych reguł. Następnie bierzemy kolejno po
jednym wektorze
uczącym. Sprawdzamy do jakiej klasy należy ten wektor. Wybieramy
losowo (może
jest lepszy sposób niż losowo?) taki liść drzewa decyzyjnego, który
reprezentuje tą samą
klasę do której przynależy wektor uczący. Po ustaleniu liścia tego
wektora, poruszamy
się w drzewie poprzez kolejnych rodziców aż do osiągnięcia korzenia.
Podczas poruszania się
do korzenia, w każdym węźle przeprowadzamy coś w rodzaju głosowania na
wszystkie
reguły z ustalonego na początku zbioru reguł. Głosowanie może wyglądać
np. tak:
1) jesteśmy w węźle X
2) węzeł X ma dwóch potomków Y_1 i Y_2
3) do węzła X dotarliśmy np. z potomka Y_1
4) dla wszystkich reguł R_i :
a) jeśli reguła R_i spowoduje przydzielenie bieżącego wektora do
Y_1 otrzymuje 1 głos ( np. suma = suma + 1 )
b) jeśli reguła R_i spowoduje przydzielenie bieżącego wektora do
Y_2 traci 1 głos (np. suma = suma - 1)
W ten sposób po wyczerpaniu wektorów uczących w każdym węźle byśmy
mieli zestaw reguł i
przypisane tym regułom liczby. Duża liczba oznaczałaby że reguła
często przyczyniała się do
dobrej klasyfikacji, a mała liczba że reguła przyczyniała się rzadko.
Ostatecznie do zbudowania
drzewa decyzyjnego należałoby użyć tych reguł które mają przypisane
największe liczby.

Jeszcze raz podkreślę że to jest zalążek pomysłu, ma on wiele wad i
jest na tym etapie
bardzo niedopracowany. Będę wdzięczny za wszelkie pomysły na
ulepszenie, albo argumenty
na to że taki algorytm jednak nie jest w stanie zbudować dobrego
drzewa decyzyjnego.

Zastanawiam się także czy taki algorytm mógłby pracować online, gdyż w
danej chwili potrzebuje
tylko jednego wektora uczącego.

Pozdrawiam serdecznie.

do góry

Użytkownik "Mariusz Marszałkowski" <m...@g...com> napisał w wiadomości
news:2faceae7-134d-4951-8b60-7c155f6c881e@g23g2000yq
h.googlegroups.com...
Witam

>Mam zalążek pomysłu na algorytm budowania drzewa decyzyjnego.
>Podejrzewam że
>nie ja pierwszy to wymyśliłem, będę więc wdzięczny za linka do
>bardziej dopracowanej formy
>tego algorytmu i za wszelkie uwagi.

Drzewo jako graf, po którym łażą mrówki ? Zaraz, gdzieś już to było ... ;))

do góry

On 9 Gru, 22:36, "Red Art" <r...@t...op.pl> wrote:
> Użytkownik "Mariusz Marszałkowski" <m...@g...com> napisał w
wiadomościnews:2faceae7-134d-4951-8b60-7c155f6c881e@
g23g2000yqh.googlegroups.com...
> Witam
>
> >Mam zalążek pomysłu na algorytm budowania drzewa decyzyjnego.
> >Podejrzewam że
> >nie ja pierwszy to wymyśliłem, będę więc wdzięczny za linka do
> >bardziej dopracowanej formy
> >tego algorytmu i za wszelkie uwagi.
>
> Drzewo jako graf, po którym łażą mrówki ? Zaraz, gdzieś już to było ... ;))

Hmmm.....

Chodzenie mrówek ma to dobrego do siebie, że przez krótsze trasy
przechodzi
ich więcej, więcej mrówek zostawia silniejszy ślad feromonowy i
przyciąga więcej
mrówek, aż w końcu wszystkie mrówki maszerują optymalną trasą.

Co ma wspólnego silniejszy ślad feromonowy i krótsza trasa z lepszymi
regułami w drzewie decyzyjnym?

Pozdrawiam

do góry