We will show how to evaluate binary decision tree traversal in the language of matrix computation motivated by \textit{QuickScorer} in \cite{lucchese2015quickscorer}. Our main contribution is a novel matrix representation of the hierarchical structure of the decision tree. And we propose some equivalent algorithms of binary decision tree traversal based on rigorous theoretical analysis. The core idea is to find the relation between the input and exit leaf node. Here we not only understand decisions without the recursive traverse but also dive into the partitioning nature of tree-based methods.


翻译:我们将展示如何用由\ cite{lucchese2015quicckscorer} 驱动的矩阵计算语言来评估二进制决定树的跨度。 我们的主要贡献是决定树的等级结构的新型矩阵代表。 我们基于严格的理论分析提出一些等效的二进制决定树跨度算法。 核心思想是找到输入和退出叶节点之间的关系。 这里我们不仅理解没有循环曲折的决定, 而且还会跳入基于树的方法的分割性质。

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决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树。在机器学习中,决策树是一个预测模型,他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度,使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。 决策树是一种树形结构,其中每个内部节点表示一个属性上的测试,每个分支代表一个测试输出,每个叶节点代表一种类别。 分类树(决策树)是一种十分常用的分类方法。他是一种监管学习,所谓监管学习就是给定一堆样本,每个样本都有一组属性和一个类别,这些类别是事先确定的,那么通过学习得到一个分类器,这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类。这样的机器学习就被称之为监督学习。

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