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World File Search System决策树
模型压缩 - CS@Cornell
1. 简介 集成是通过加权平均或投票将预测组合在一起的模型的集合。过去十年，集成方法一直是重要研究的焦点，人们推出了多种集成方法。众所周知的集成方法包括 bagging [2]、boosting [14]、随机森林 [3]、贝叶斯平均 [9] 和 stacking [17]。人们对集成方法的大部分兴趣源于其出色的实证表现。然而，集成有一个经常被忽视的缺点：许多集成很大而且很慢。这使得集成方法不适用于内存、存储空间或计算能力有限的应用（例如便携式设备或传感器网络），也不适用于需要实时预测的应用。例如，考虑 boosted 决策树、bagged 决策树或随机森林。这些模型通常包含数百或数千个决策树，每个决策树都必须存储并在运行时执行以进行预测。执行单个决策树很快，但执行一千个决策树则不然。
教学大纲（计算机科学）
1. 获得机器学习领域的知识。 ac 2. 了解数据分析算法 achi 3. 学习高级分析算法 acij 第一单元：学习类型（15 小时） 学习系统的定义、机器学习的目标和应用 - 学习类型：监督学习、无监督学习、强化学习。分类概述：设置、训练、测试、验证数据集、过度拟合。 第二单元 - 分类算法（15 小时） 有关分类和预测的问题、贝叶斯分类、反向传播分类、基于关联规则挖掘概念的分类、其他分类方法、分类准确性。第三单元 — 决策树（15 小时） 决策树简介 – 决策树中的分裂方法 - 通过决策树归纳进行分类 – 树修剪方法（成本复杂度修剪 - 卡方修剪） – 决策树中的问题 – 扩展决策树（模糊决策树） 第四单元 — 聚类算法（15 小时） 距离测量 – 相似性函数 – 误差测量 – K 均值算法 – 模糊 CMeans 算法 – 层次聚类算法 – 高斯混合算法 – 期望与最大化方法 – 概率聚类算法 第五单元 — 文本分析（15 小时） 简介 - 文本挖掘操作 - 边界增量文本挖掘算法 - 预处理技术 – 使用降维进行特征选择 – 支持向量机 (SVM) – NLP 基础。 参考文献
使用基于树的模型预测心脏病-UCF星星
摘要 - 本文介绍了一项关于使用机器学习算法预测心脏病的研究，这是全球死亡的主要原因。该研究的重点是决策树算法的使用，该算法具有考虑大量危险因素的优势。心脏病数据集是从UCI机器学习存储库中获得的，并使用决策树分类器进行了分析。数据集有6个丢失的数据点，这些数据点已被删除，留下了279个实例进行分析。对具有两个以上响应的分类变量进行了单次编码。使用5倍交叉验证来优化决策树分类器以选择最佳参数。结果表明，决策树分类器的准确性可以正确预测81％的患者患有心脏病，并且因没有心脏病而明智的82％，这比以前研究中使用的其他机器学习算法高。这项研究证明了决策树算法预测心脏病的潜力，并突出了早期鉴定出患心血管疾病风险的个体的重要性。索引术语 - 机器学习算法，心脏病预测，决策树算法，UCI机器学习存储库，5倍交叉验证
使用机器学习基于地理位置的犯罪数据预测
表5。优化的决策树的性能和验证精度............. 28表6。Classification report of decision tree......................................................29 Table 7.决策树的混乱矩阵................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 29表8。优化的模型参数值和验证精度......................................................................................................................................................................................................................................................... 31
使用基于决策树的合奏学习模型Ozge Sen Kaya A，Sinem Bozkurt Keser B， *和Kemal Keskin B
质子泵抑制剂（PPI）广泛用于治疗与胃酸相关的疾病全球和我们国家。PPI的高可靠性还允许长期用于慢性疾病的适当适应症，这增加了药物相互作用的可能性。因此，很明显，应根据药物相互作用来监控PPI的使用，以提供药物治疗成功和患者的安全性。最接近健康顾问的药剂师在处方履行过程中确定这些相互作用的能力将极大地有助于治疗成功。尽管许多研究涉及PPI和药物相互作用的合理使用，但揭示观察性药物相互作用的研究数量很少。本研究旨在确定PPI的社区药房经常遇到的药物 - 药物相互作用，这些药房与许多药物相互作用，通常是处方的。为此，检查了大约1700份由选定的社区药房提供的处方，该处方被检查。通过考虑研究的局限性评估了一百六十四个处方。通过三个不同的电子数据库检查了药物 - 药物相互作用。已经确定164个处方中有73个在三个数据库中的至少一个中有相互作用。在73个处方中，观察到了86种药物相互作用。研究中检测到的相互作用的34％是由兰索拉唑引起的。
通过量子电路表示具有二元特征的二元分类树
决策树是众所周知的预测模型，常用于数据挖掘和机器学习的广泛应用 [1-3]。一般来说，决策树可以看作是一种流程图结构，可用于查询数据。从根开始，每个内部节点代表对查询数据的测试，每个传出分支代表此测试的可能结果。对于二叉树，测试结果是一个布尔值，因此可以是真也可以是假（即每个内部节点有两个分支）。树的每个叶子都可以与一个决策相关联。因此，从根到叶子的路径意味着一组针对查询数据的决策规则，就像一个顺序决策过程。具体来说，我们考虑二叉分类树，其中叶子的决策决定了数据点对预定义的离散类集的成员资格。从给定数据集推断决策树是一项监督机器学习任务，也称为决策树归纳（或决策树学习）。然而，寻找全局最优解是 NP 难问题 [4, 5]，因此启发式递归算法在实践中更受青睐 [6]。此类算法通常以贪婪的自上而下的方式工作 [7]：从根开始，通过最小化数据不纯度函数来估计每个内部节点的最佳测试。相应地，沿着两个传出分支将数据集分成两个子集。对每个内部节点递归重复此过程，直到停止标准终止树的遍历并产生一个叶子节点，该叶子节点的分类决策基于节点内数据子集中存在的多数类。当所有路径都通向叶子节点时，算法结束。启发式创建的决策树并不能保证全局最优，但可能仍然适合实际用途。在量子计算的背景下，决策树可以被分配到量子机器学习领域 [8]。之前的几篇论文考虑了决策树和量子计算之间的相互作用。在 [9] 中，研究了决策树的遍历速度，并比较了经典方法和量子方法。作者发现两者之间没有优势。[10] 提出了一种启发式算法来诱导量子分类树，其中数据点被编码为量子态，并使用测量来找到最佳分割。然而，部分算法
模型压缩 - CS@Cornell
1.简介 集成是通过加权平均或投票将预测组合在一起的模型集合。集成方法在过去十年中一直是重要研究的焦点，并且已经引入了各种集成方法。众所周知的集成方法包括 bagging [2]、boosting [14]、随机森林[3]、贝叶斯平均 [9] 和 stacking [17]。人们对集成方法的兴趣大部分源于其出色的实证表现。然而，集成有一个经常被忽视的缺点：许多集成很大且速度很慢。这使得集成方法无法用于内存、存储空间或计算能力有限的应用程序（例如便携式设备或传感器网络），以及需要实时预测的应用程序。例如，考虑增强决策树、袋装决策树或随机森林。这些模型通常包含数百或数千个决策树，每个决策树都必须存储并在运行时执行以进行预测。执行一棵树很快，但执行一千棵树则不然。
Ali Hamid Farea 和 Kerem Kucuk
一旦硬件变得“智能”，它就很容易受到威胁。因此，物联网生态系统容易受到各种攻击，由于生态系统的异质性和动态性，物联网生态系统被认为具有挑战性。在本研究中，我们提出了一种基于机器学习方法的物联网攻击检测方法，该方法可以发布检测物联网攻击的最终决策。然而，我们已经通过 Contiki OS 在物联网中实施了三种攻击作为样本，以生成一个基于物联网特征的真实数据集，其中包含来自物联网网络中恶意节点和正常节点的数据混合，可用于基于机器学习的模型。结果，与决策树丛林、决策森林树回归和增强决策树回归相比，多类随机决策森林基于机器学习的模型在检测真实新数据集的物联网攻击方面实现了 98.9% 的总体准确率，而决策树丛林、决策森林树回归和增强决策树回归分别实现了 87.7%、93.2% 和 87.1% 的准确率。因此，基于决策树的方法可以有效地操作和分析通过 Cooja 模拟器生成的 KoÜ-6LoWPAN-IoT 数据集，以检测不一致的行为并对恶意活动进行分类。
doi：https：//doi.org/10.48009/4_IIS_2024_135抗病毒应用程序的分析机学习算法：关于决策树的研究，支持ve ve
机器学习（ML）方法和工具正在重塑网络安全格局，从而增强了组织的整体准备，以确保流程和数据的机密性，完整性和可用性。在网络安全，独立响应和检测领域，正在广泛使用AI工具。这项研究深入研究了三种著名的机器学习算法（决策树，支持机器和神经网络）在增强防病毒决策和响应能力方面的有效性。我们的研究包括有关在网络安全事件响应和检测域中使用ML技术的广泛文献综述，已经产生了重要的发现。我们探讨了它们在定位和有效阻止传入的恶意软件方面的有效性，我们讨论了这些发现的含义，并建议未来的研究方向。关键字：机器学习，神经网络，决策树，支持向量机，内容分析，AI