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Data mining is a process of discovering useful patterns or information from large amount of data. Decision tree is one of the data mining algorithms that can be used for both classification and prediction and has been widely used for various applications because of its flexibility and interpretability. Decision trees for classification generally generate a number of rules that belong to one of the predefined category and some rules may belong to the same category. In this case, it is necessary to determine the significance of each rule so as to provide the priority of the rule with users. The purpose of this paper is to propose a rule selection method in classification tree models that accommodate the umber of observation, accuracy, and effectiveness in each rule. Our experiments demonstrate that the proposed method produce better performance compared to other existing rule selection methods.
목차
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 알고리즘
4. 실험 및 결과
5. 결론
참고문헌
참고문헌 (18)
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1. [학술지(정기간행물)] - Agrawal, R. / 1993 / Mining association rules between sets of items in large databases / In ACM SIGMOD Record 22 (2) : 207 ~ 216
2. [학술대회논문] - Agrawal, R. / 1994 / Fast algorithms for mining association rules / In Proc. 20th Int. Conf. Very Large Data Bases, VLDB 1215 : 487 ~ 499
3. [학술지(정기간행물)] - Bose, I. / 2001 / Business data mining-a machine learning perspective / Information and management 39 (3) : 211 ~ 225
4. [단행본] - Breiman, L. / 1984 / In Classification and regression trees Belmont / Wadsworth International Group
5. [학술지(정기간행물)] - Clark, P. / 1989 / The CN2 induction algorithm / Machine learning 3 (4) : 261 ~ 283
2. [학술대회논문] - Agrawal, R. / 1994 / Fast algorithms for mining association rules / In Proc. 20th Int. Conf. Very Large Data Bases, VLDB 1215 : 487 ~ 499
3. [학술지(정기간행물)] - Bose, I. / 2001 / Business data mining-a machine learning perspective / Information and management 39 (3) : 211 ~ 225
4. [단행본] - Breiman, L. / 1984 / In Classification and regression trees Belmont / Wadsworth International Group
5. [학술지(정기간행물)] - Clark, P. / 1989 / The CN2 induction algorithm / Machine learning 3 (4) : 261 ~ 283
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