アクティブ学習による決定木の最適化

この記事は、アクティブ学習技術を使用して決定木アルゴリズムの効率性を高める新しい方法を検討している可能性があります。ラベル付けする最も有益なデータポイントを特定し、全体のトレーニングコストを削減することに焦点が当てられています。

• •決定木のトレーニング効率を向上させるアクティブ学習技術を探求。
• •ラベル付けする最も有益なデータポイントを見つけることを目的とする。
• •モデルトレーニングの全体的なコストを削減する可能性。