每日 Arxiv

本页面整理了世界各地发表的人工智能相关论文。
本页面使用 Google Gemini 汇总而成，并以非盈利为基础运营。
论文版权归作者及相关机构所有，分享时请注明出处。

决策树的高效且正确的预测等价性

Created by
  • Haebom

作者

若昂·马克斯-席尔瓦、阿列克谢·伊格纳季耶夫

大纲

本文分析了奎因-麦克拉斯基 (QM) 方法的问题，该方法通过寻找预测等价决策树 (DT) 的最小 DNF（分离范式）表示来解决 DT 的冗余问题。我们提出了一种新的算法来改进这个问题。具体来说，我们重点介绍了 QM 方法的最坏情况运行时间和空间复杂度，以及它在确定预测等价性方面的不准确性。然后，我们提出了一种替代算法，该算法可以在多项式时间内解决 DT 规模的问题。

Takeaways, Limitations

•
Takeaways：
◦
揭示了 Quine-McCluskey (QM) 方法的最坏情况性能问题。
◦
提示QM方法预测等效性的判断可能存在错误。
◦
我们提出了一种算法，以高效的多项式时间使用最小 DNF 表示来解决问题。
◦
实验证明，所提算法在速度上优于QM方法。
•
Limitations：
◦
具体新算法的实现细节和性能分析可能不会在论文中详细介绍。
◦
可能需要进一步研究来确定所提出的算法的普遍性及其对其他复杂的 DT 相关问题的适用性。
◦
可能缺乏对使用最少 DNF 表示的其他应用程序的影响的分析。
👍
Made with Slashpage