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SMT: Sparse multivariate tree

机译:SMT:稀疏多元树

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摘要

Abstract A multivariate decision tree attempts to improve upon the single variable split in a traditional tree. With the increase in datasets with many features and a small number of labeled instances in a variety of domains (bioinformatics, text mining, etc.), a traditional tree-based approach with a greedy variable selection at a node may omit important information. Therefore, the recursive partitioning idea of a simple decision tree combined with the intrinsic feature selection of L1 regular.
机译:摘要多元决策树试图改进传统树中的单变量拆分。随着具有许多功能的数据集的增加以及在各种域(生物信息学,文本挖掘等)中少量标记实例的增加,在节点上具有贪婪变量选择的传统的基于树的方法可能会忽略重要信息。因此,简单决策树的递归分区思想与L1规则的内在特征选择相结合。

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