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Decision Tree based Classifiers for Large Datasets

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Author(s): Anilu Franco-Arcega | Jesu00FAs Ariel Carrasco-Ochoa | Guillermo Su00E1nchez-Du00EDaz | Josu00E9 Francisco Martu00EDnez-Trinidad

Journal: Computación y Sistemas
ISSN 1405-5546

Volume: 17;
Issue: 1;
Start page: 95;
Date: 2013;
Original page

ABSTRACT
En este artículo se desarrollaron varios algoritmos de generación de árboles de decisión a partir de grandes conjuntos de datos, los cuales resuelven algunas de las limitaciones de los algoritmos más recientes del estado del arte. Tres de estos algoritmos permiten procesar conjuntos de datos descritos exclusivamente por atributos numéricos; y otro puede procesar conjuntos de datos mezclados. Los algoritmos propuestos procesan todos los objetos del conjunto de entrenamiento sin necesidad de almacenarlo completo en memoria. Además, los algoritmos desarrollados son más rápidos que los algoritmos más recientes para la generación de árboles de decisión para grandes conjuntos de datos, obteniendo resultados de clasificación competitivos.

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