Metody umělé inteligence v geoinformatice

0368912 - ÚI 2012 RIV CZ cze M - Monography Chapter
Klaschka, Jan
Klasifikační metody založené na rozhodovacích stromech.
[Decision-Tree-Based Classification Methods.]
Metody umělé inteligence v geoinformatice. Olomouc: Univerzita Palackého v Olomouci, 2011 - (Voženílek, V.; Dvorský, J.; Húsek, D.), s. 31-39. ISBN 978-80-244-2945-8
R&D Projects: GA ČR GA205/09/1079
Institutional research plan: CEZ:AV0Z10300504
Keywords : klasifikační stromy * klasifikační lesy * CART * Random Forests * GIS
Subject RIV: BB - Applied Statistics, Operational Research

Práce shrnuje základy klasifikačních stromů a lesů s důrazem na metody navržené Leo Breimanem, zejména CART a Random Forests. Jsou probírány takové aspekty jako počítačově intenzivní povaha indukce stromů, důležitost prořezávání pro generalizační vlastnosti modelu nebo zásadní rozdíly mezi samostatnými stromy a lesy. Uvedeny jsou některé z nejdůležitějších počítačových programů. Zmíněna je také problematika interakce mezi klasifikačním softwarem a GIS.

Basics of classification trees and forests are summarized, the main focus being methods designed by Leo Breiman, namely CART and Random Forests. Among the aspects discussed are computer intensive nature of tree induction, importance of tree pruning for the model generalization properties, as well as principal differences between single trees and forests. Some of the most important software items are listed. Problems of interaction between the classification software and GIS are mentioned.
Permanent Link: http://hdl.handle.net/11104/0203120