Lior Rokach und Oded Maimon – 2005
Entscheidungsbäume gelten als eine der beliebtesten Methoden zur Darstellung von Klassifikatoren. Forscher aus verschiedenen Disziplinen wie Statistik, maschinelles Lernen, Mustererkennung und Data Mining haben sich mit der Frage befasst, wie ein Entscheidungsbaum aus verfügbaren Daten aufgebaut werden kann. Dieser Artikel bietet eine aktuelle Übersicht über moderne Methoden zur Konstruktion von Entscheidungsbaum-Klassifikatoren in einer Top-Down-Vorgehensweise. Er schlägt einen einheitlichen algorithmischen Rahmen für die Darstellung dieser Algorithmen vor und beschreibt verschiedene Aufteilungskriterien sowie Methoden zur Beschneidung (Pruning).
(Eigene Übersetzung des Abstracts von IEEE)
DOI: https://doi.org/10.1109/TSMCC.2004.843247