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2016 | OriginalPaper | Chapter

4. Using Decision Trees for Classification

Author : Prof. Max Bramer

Published in: Principles of Data Mining

Publisher: Springer London

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Abstract

This chapter introduces the TDIDT (Top-Down Induction of Decision Trees) algorithm for inducing classification rules via the intermediate representation of a decision tree. The algorithm can always be applied provided the ‘adequacy condition’ holds for the instances in the training set. The chapter ends by distinguishing three types of reasoning: deduction, abduction and induction.

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Literature
[1]
Michie, D. (1990). Machine executable skills from ‘silent’ brains. In Research and development in expert systems VII. Cambridge: Cambridge University Press.
[2]
Quinlan, J. R. (1993). C4.5: programs for machine learning. San Mateo: Morgan Kaufmann.
[3]
Quinlan, J. R. (1986). Induction of decision trees. Machine Learning, 1, 81–106.
Metadata
Title
Using Decision Trees for Classification
Author
Prof. Max Bramer
Copyright Year
2016
Publisher
Springer London
Book
Principles of Data Mining

Print ISBN: 978-1-4471-7306-9

Electronic ISBN: 978-1-4471-7307-6

Copyright Year: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-1-4471-7307-6_4