Título

Decision tree based classifiers for large datasets

Autor

Anilú Franco Arcega

Jesús Ariel Carrasco Ochoa

GUILLERMO SANCHEZ DIAZ

José Francisco Martínez Trinidad

Nivel de Acceso

Acceso Abierto

Licencia

http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0

Materias

CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA - (CTI) MATEMÁTICAS - (CTI) CIENCIA DE LOS ORDENADORES - (CTI) CIENCIA DE LOS ORDENADORES - (CTI)

Resumen o descripción

In this paper, several algorithms have been developed for building decision trees from large datasets. These algorithms overcome some restrictions of the most recent algorithms in the state of the art. Three of these algorithms have been designed to process datasets described exclusively by numeric attributes, and the fourth one, for processing mixed datasets. The proposed algorithms process all the training instances without storing the whole dataset in the main memory. Besides, the developed algorithms are faster than the most recent algorithms for building decision trees from large datasets, and reach competitive accuracy rates.

Editor

Computación y Sistemas

Fecha de publicación

2013

Tipo de publicación

Artículo

Versión de la publicación

Versión aceptada

Recurso de información

http://inaoe.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1009/2274

Formato

application/pdf

Idioma

Inglés

Audiencia

Estudiantes

Investigadores

Público en general

Sugerencia de citación

Franco-Arcega, A., et al., (2013). Decision tree based classifiers for large datasets, Computación y Sistemas, Vol. 15 (2): 95-102

Repositorio Orígen

Repositorio Institucional del INAOE

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