Domanda

Do qualcuno sa qualsiasi implementazione incrementale di albero di decisione classificatore. Tale che potrebbe generare ottimale albero decisionale classificatore quando si aggiunge nuova istanza di training set con un basso calcolo e il più velocemente possibile in base esistente classificatore albero decisionale?

In altre parole ho un classificatore albero decisionale ottimale di serie A , che di nome T_1 , ora voglio aggiungere esempio X per set a e trovare ottimale albero decisionale albero classificatore T_2 , approfittando di T_1 e X per il set {A, X} .

l'aggiunta di casi volontà si verifica più volte. Così sarà prezioso per me trovare il metodo incrementale invece di costruire l'albero ogni volta.

In realtà io sono sospettoso se esiste o meno tale attuazione. E 'apprezzato se qualcuno mi potrebbe aiutare. Io preferisco il codice in C ++ se c'è qualche.

grazie

È stato utile?

Soluzione

wikipedia link articolo a due codici. ITI non è open source, ma la fonte è avalable, VMFL è open source e in C (principalmente)

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