Un muestreador SMC masivamente paralelo para árboles de decisión
Autores: Drousiotis, Efthyvoulos; Varsi, Alessandro; Phillips, Alexander M.; Maskell, Simon; Spirakis, Paul G.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Un muestreador SMC masivamente paralelo para árboles de decisión
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Software
Palabras clave
Bayesiano
árboles de decisión
Mcmc
Computación paralela
Monte carlo secuencial
Smc
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 28
Citaciones: Sin citaciones
Los enfoques bayesianos para árboles de decisión (DTs) utilizando muestreadores de Monte Carlo de Cadena de Markov (MCMC) han demostrado recientemente un rendimiento de precisión de vanguardia cuando se trata de entrenar DTs para resolver problemas de clasificación.
Descripción
Los enfoques bayesianos para árboles de decisión (DTs) utilizando muestreadores de Monte Carlo de Cadena de Markov (MCMC) han demostrado recientemente un rendimiento de precisión de vanguardia cuando se trata de entrenar DTs para resolver problemas de clasificación.