개념 격자를 통한 의사 결정 나무 유도

우리는 의사 결정 나무 구성에 대한 새로운 방법을 제시합니다. 이 방법은 입력 데이터와 관련된 개념 격자의 특정 형식적 개념을 의사 결정 나무의 노드로 사용하는 개념 격자를 활용합니다. 개념 격자는 입력 데이터의 자연 클러스터에 대한 전반적인 정보를 제공하며, 우리는 이를 분할 속성을 선택하는 데 사용합니다. 이러한 전반적인 정보의 사용은 우리의 접근 방식의 주요 혁신점입니다. 실험적 평가는 우리의 방법이 우수한 성능을 보임을 나타냅니다. 우리는 이 방법, 실험 결과 및 기준 데이터 세트에 대한 표준 방법과의 비교를 설명합니다.