Cтраница 5
Алгоритм завершается, когда окажется, что построенная решающая функция D ( X ] правильно распознает все объекты обучающего множества. [61]
Характерной чертой алгоритма / D3 является то, что для детерминированных ( без шума) входных данных примеры обучающего множества всегда классифицируются правильно. Когда алгоритм ID3 применяется к данным, которые могут содержать значения в некоторой степени случайным образом искаженные, например, в результате ошибок, измерения, результирующее решающее дерево становится слишком большим и сильно ветвящимся. В этом случае предлагается построение решающего дерева разбить на три части. Сначала с помощью алгоритма / D3 или IDbR строится первоначальное большое дерево, затем это дерево подвергается упрощению с целью удаления ветвей с низкой статистической достоверностью. Последним этапом является обработка дерева для повышения его понятности. [62]