java - 表示决策树归纳的数据结构

Question

目前，我参与了一些与数据挖掘相关的项目。而且，我必须使用以 GINIsplit 作为分割标准的决策树归纳，将给定的数据集（.csv 格式）分类为不同的类。所有这些我一直在 java 平台上做的，没有使用任何工具，例如 WEKA、ORANGE...等。

我的查询是-什么是表示决策树的最佳数据结构，以便分类快速有效？而且，如果属性是名义的、数字的或有序的，是否有任何针对属性的优化技术，我的意思是，具体的技术？

提前致谢！

Answer 1

好吧，如果您真的想获得最佳的分类速度，请将您的决策树输出到.class...。即为树生成一个代码片段，然后编译它。这样，可以使用 Java Hotspot JRE 的本机速度执行评估。

因为您可以在程序逻辑中编码决策树：

if (attribute_x < 0.1) {
    switch(attribute_c) {
        case BANANA: {
            ...

主要问题是，您想在多大程度上进行这种优化。