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Erschienen in:
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2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

Decision Trees Accuracy Improvement for Production Errors Classification

verfasst von : Michal Kebisek, Lukas Spendla, Pavol Tanuska, Lukas Hrcka

Erschienen in: Software Engineering and Algorithms in Intelligent Systems

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

The paper is focused on improvement of classification accuracy of decision trees used in the data mining process. Real production data from the paint shop process serve as its basis. The proposal utilizes various approaches for selection of target attribute intervals and classes and key attributes for classification. The decision tree parameters are optimized to obtain the best possible combination. The results are evaluated across multiple decision tree algorithms.

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Literatur
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Kelleher, J.D., Mac Namee, B., D’Arcy, A.: Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics: Algorithms, Worked Examples, and Case Studies. The MIT Press, Cambridge (2015)
Metadaten
Titel
Decision Trees Accuracy Improvement for Production Errors Classification
verfasst von
Michal Kebisek
Lukas Spendla
Pavol Tanuska
Lukas Hrcka
Copyright-Jahr
2019
Buch
Software Engineering and Algorithms in Intelligent Systems

Print ISBN: 978-3-319-91185-4

Electronic ISBN: 978-3-319-91186-1

Copyright-Jahr: 2019

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-91186-1_20