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Performance Comparison of Decision Trees of J48 and Reduced-Error Pruning 원문보기

International journal of advanced smart convergence, v.5 no.1, 2016년, pp.30 - 33  

Jin, Hoon (Dept. of Computer Engineering, Sungkyunkwan University) ,  Jung, Yong Gyu (Department of Medical IT Marketing, Eulji University)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

With the advent of big data, data mining is more increasingly utilized in various decision-making fields by extracting hidden and meaningful information from large amounts of data. Even as exponential increase of the request of unrevealing the hidden meaning behind data, it becomes more and more imp...

주제어

#Data Mining   #Weka   #Maching Learning   #Classifiacation   #J48   #REPTree  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

제안 방법

  • Also it is used in decision-making using variety of techniques for the diagnosis of patient's disease. In this paper, it is to determine the performance of J48 and REPTree algorithm for the same data in the experiment. Using the data to identify the varieties of irises as a percentage of the petal and a percentage of the sepal, a classification result of the iris according to the result of the petals was found the performance of the two algorithms.
  • It may be due to them from the new data. Undergo a process of using a known supervised algorithm and to ensure that any algorithm J48 compared to the performance of this REPTree provide more accurate classification results in the goal of this study is to find a more accurate prediction algorithms. Based on this, it is expected to be relatively difficult visually detailed classification and distinction.

이론/모형

  • J48 is a tree based learning approach. It is developed by Ross Quinlan which is based on iterative dichtomiser (ID3) algorithm. J48 uses divide-and-conquer algorithm to split a root node into a subset of two partitions till leaf node (target node) occur in tree.
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참고문헌 (9)

  1. Witten, Ian H., and Eibe Frank. Data Mining: Practical machine learning tools and techniques. Morgan Kaufmann, 2005. 

  2. Baldi, Pierre, and Soren Brunak. Bioinformatics: the machine learning approach. MIT press, 2001. 

  3. Kononenko, Igor. "Machine learning for medical diagnosis: history, state of the art and perspective." Artificial Intelligence in medicine 23.1 (2001): 89-109. 

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  4. Zhou, Zhi-Hua, and Min-Ling Zhang. "Solving multi-instance problems with classifier ensemble based on constructive clustering." Knowledge and Information Systems 11.2 (2007): 155-170. 

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  5. Bellazzi, Riccardo, and Blaz Zupan. "Predictive data mining in clinical medicine: current issues and guidelines." International journal of medical informatics 77.2 (2008): 81-97. 

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  6. Zhu, Xiaojin. "Semi-supervised learning literature survey." (2005). 

  7. Cho, Sung-Bae, and Hong-Hee Won. "Machine learning in DNA microarray analysis for cancer classification." Proceedings of the First Asia-Pacific bioinformatics conference on Bioinformatics 2003-Volume 19. Australian Computer Society, Inc., 2003. 

  8. Yongheng Zhao and Yanxia Zhang, Comparison of decision tree methods for finding active objects, Advances of Space Research, 2007 

  9. D. L. Gupta, A. K. Malviya, Satyendra Singh Performance Analysis of Classification Tree Learning Algorithms, International Journal of Computer Applications (0975 - 8887) Volume 55- No.6, October 2012 

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