BazEkon - The Main Library of the Cracow University of Economics

BazEkon home page

Main menu

Author
Jakubczyc Janina A. (Wrocław University of Economics, Poland)
Title
The Interpretability of Contextual Classifier Ensemble
Możliwości interpretacyjne kontekstowego klasyfikatora złożonego
Source
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Informatyka Ekonomiczna (16), 2010, nr 104, s. 89-98, tab., bibliogr. 18 poz.
Research Papers of Wrocław University of Economics. Business Informatics
Issue title
Data Mining and Business Intelligence
Keyword
Drzewo decyzyjne, Hierarchiczne metody klasyfikacyjne, Modele podejmowania decyzji, Proces decyzyjny
Decision tree, Hierarchical classification methods, Decision-making models, Decision proces
Note
summ., streszcz.
Abstract
Modele drzew decyzyjnych uważa się za łatwe do interpretacji, ale nie można tego powiedzieć o zespołach drzew decyzyjnych. Utrata możliwości interpretacyjnych stanowi istotne ograniczenie w ich zastosowaniach. Celem tego artykułu jest przedstawienie propozycji tworzenia zespołów drzew decyzyjnych według kryterium kontekstu, dającej możliwość zwiększenia interpretacyjności zespołów klasyfikacyjnych.(abstrakt oryginalny)

While decision trees are usually claimed to be easily interpretable, one cannot say this about decision tree ensembles. Dominant feature of decision tree ensembles is the loss of an interpretability. The aim of this paper is to overcome this issue of comprehensibility by using contextual classifier ensemble.(original abstract)
Accessibility
The Main Library of the Cracow University of Economics
The Library of Warsaw School of Economics
The Library of University of Economics in Katowice
The Main Library of Poznań University of Economics and Business
The Main Library of the Wroclaw University of Economics
Full text
Show
Bibliography
Show
  1. Breiman L. (2009), Looking inside the black box, http://stat-www.berkeley.edu/users/breiman/wald2002-2.pdf (8.12.2009).
  2. Breiman L., Freidman J.H., Olshen R. A., Stone C.J. (1984), Classification and Regression Trees, Wadsworth International Group, Belmont, CA, pp. 203-215.
  3. Buja A., Lee Y.S. (2001), Data mining criteria for tree-based regression and classification, [in:] Proceedings of the 7th International Conference on Knowledge Discovery in Databases, ACM, New York, pp. 27-36.
  4. Dietterich T.G. (2000), Ensemble methods in machine learning, [in:] First International Workshop on Multiple Classifier Systems, Eds. J. Kittler, F. Roli, Lecture Notes in Computer Science, Springer Verlag, New York, pp. 1-15.
  5. Dzeroski S., Zenko B. (2004), Is combining classifiers with stacking better than selecting the best one?, Machinę Learning, Vol. 54, pp. 255-273.
  6. Friedman J.H., Popescu B.E. (2008), Predictive learning via rule ensembles, The Annals of Applied Statistics, Vol. 2, No. 3, pp. 916-954.
  7. Gatnar E. (2008), Podejście wielomodelowe w zagadnieniach dyskryminacji i regresji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
  8. Jakubczyc J.A. (2007a), Contextual classifier ensembles, [in:] Business Information Systems, Ed. W. Abramowicz, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 4439, Springer, Berlin-Heidelberg.
  9. Jakubczyc J.A. (2007b), Predykcja migrujących klientów firmy telekomunikacyjnej z wykorzystaniem złożonego klasyfikatora kontekstowego, [in:] Systemy wspomagania organizacji, Eds. T. Porębska--Miąc, H. Sroka, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej, Katowice.
  10. Meinshausen N. (2009), Node harvest: Simple and interpretable regression and classification, working paper http://arxiv.org/abs/0910.2145 (19.12.2009).
  11. Mulvaney R., Phatak D.S. (2003), A method to merge ensembles of bagged or boosted forced-split decision trees, IEEE Transaction on PAMI.
  12. Nock R. (2002), Inducing interpretable voting classifiers without trading accuracy for simplicity: Theoretical results, approximation algorithms, and experiments, Journal of Artificial Intelligence Research, Vol. 17, pp. 137-170.
  13. Stefanowicz B. (2009), Informacja i wiedza, [in:] Aspekty informatyzacji organizacji, Ed. A. Nowicki, Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu nr 55, Informatyka Ekonomiczna 13, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego, Wrocław, pp. 381-391.
  14. Szpunar-Huk E. (2006), Classifier building by reduction of an ensemble of decision trees to a set of rules, [in:] Proceedings of the Computational Intelligence for Modeling, Control and Automation and International Conference on Intelligent Agents Web Technologies and International Com-merce (CIMCA-IAWTIC'06), IEEE Computer Society, Washington, DC, pp. 144-155.
  15. Turney P.D. (1993), Robust classification with context-sensitive features, [in:] Proceedings of the Sixth International Conference on Industrial and Engineering Applications of Artificial Intelligence and Expert Systems, Edinburgh, Scotland, June, pp. 268-276.
  16. Van Assche A., Blockeel H. (2007), Seeing the forest through the trees: Learning a comprehensible model from an ensemble, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 4701, Springer, Berlin-Heidelberg, pp. 418-429.
  17. Ward D. (2007), Data and Metadata Reporting and Presentation Handbook, http://www.oecd.org/dataoecd/46/17/37671574.pdf (11.03.2010).
  18. Zimmermann A. (2008), Ensemble-trees: Leveraging ensemble power inside decision trees, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 5255, Springer, Berlin-Heidelberg, pp. 76-87.
Cited by
Show
ISSN
1899-3192
1507-3858
Language
eng
Share on Facebook Share on Twitter Share on Google+ Share on Pinterest Share on LinkedIn Wyślij znajomemu