다양한 목적 함수
분류 정확도만을 최적화하면 불균형 자료에서 원하는 평가 특성을 반영하기 어려울 수 있다. 연구는 F 점수와 AUC, ROC 볼록 껍질의 부분 면적 등 여러 목적에 대한 트리 최적화를 다뤘다.
연속 특징의 분할
연속 변수를 거친 구간으로 먼저 나누면 가능한 분할을 제외해 최적성을 잃을 수 있다. GOSDT는 연속 특징의 분할 후보를 다루는 확장 가능한 탐색을 구성했다.
계산의 재사용
동적 계획법의 탐색 공간에서 공유 부분 트리와 유사한 분할의 계산을 재사용한다. 이 구성은 이진 특징과 연속 특징이 섞인 문제에서 최적성 경계와 증명서를 더 효율적으로 구하는 데 연결된다.
관련 문서
OSDT 최적 희소 결정 트리 / CORELS 최적 규칙 목록 / 동적 계획법 / ROC 곡선 / F1 점수 / 의사 결정 트리