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Boosting for ranking data: an extension to item weighting

2021

Gli alberi decisionali sono una tecnica predittiva di machine learning particolarmente diffusa, utilizzata per prevedere delle variabili discrete (classificazione) o continue (regressione). Gli algoritmi alla base di queste tecniche sono intuitivi e interpretabili, ma anche instabili. Infatti, per rendere la classificazione più affidabile si `e soliti combinare l’output di più alberi. In letteratura, sono stati proposti diversi approcci per classificare ranking data attraverso gli alberi decisionali, ma nessuno di questi tiene conto ne dell’importanza, ne delle somiglianza dei singoli elementi di ogni ranking. L’obiettivo di questo articolo `e di proporre un’estensione ponderata del metodo …

boosting weighted ranking data ensemble methods decision treesSettore SECS-S/01 - Statistica
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