فهرست مطالب:
- چکیده
مقدمه
1-1- اهداف اصلي درخت‌هاي تصميم‌گيري دسته‌بندي كننده
1-2- جذابیت درختان تصمیم
1-3- انواع درختان تصمیم
1-3-1- درختان رگراسیون
2- بازنمایی درخت تصمیم
2-1- توسعهء درختان تصمیم با گراف های تصمیم
3- مسائل مناسب برای یادگیری درخت تصمیم
4- چه صفتی بهترین طبقه بندی کننده است؟
4-1-1- بی نظمی همگونی مثال ها را اندازه گیری می کند.
4-1-2- نفع اطلاعات، کاهش مورد انتظار در بی نظمی را اندازه گیری می کند.
4-2- یک مثال تشریحی
4-3- حالت خاصی از ساخت درخت تصمیم
5- جستجوی فضای فرضیه در یادگیری درخت تصمیم
5-1- قابلیت ها و محدودیت های الگوریتم ID3
6- بایاس قیاسی (استنتاجی) در یادگیری درخت تصمیم
6-1- بایاس های محدودیت و بایاس های ارجحیت
6-2- چرا فرضیات کوتاهتر را ترجیح می دهیم؟
7- مسائل در یادگیری درخت تصمیم
7-1- اورفیتینگ داده ها
7-2- روشهای موجود برای ممانعت از اورفیتینگ
7-2-1- انواع روش های هرس کردن
7-2-1-1- تست chi-Square 29
7-2-2- هرس خطای کاهش یافته
7-2-3- هرس بعدی قانون
7-3- بکاربردن صفات با مقادیر پیوسته
7-4- معیارهای دیگر برای انتخاب صفات
7-5- بکاربردن مثال های آموزشی با صفات فاقد مقدار
7-6- بکاربردن صفات با هزینه های متفاوت
8- عام سازی درخت
8-1- طراحی یک دسته بندی کنندهء درخت تصمیم
8-2- روش‌هاي اصلی برای طراحی دسته بندی کنندهء درخت تصميم 39
9- انواع يادگيري در درخت تصميم گيري
10- مزایا و معایب درخت تصمیم
10-1- مزایای درختان تصمیم نسبت به روش های دیگر داده کاوی
10-2- معايب درختان تصمیم
11- نرم افزارهای مفید برای درخت تصمیم
12- الگوریتم یادگیری درخت تصمیم پایه
13- جمع بندی
14- لغت نامه
15- مراجع