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    Title: 樹狀模型分類問題之探討
    Authors: 黃健炫;Jian-Xuan Huang
    Contributors: 統計研究所
    Keywords: 樹狀模型;歸類;classification
    Date: 2003-06-05
    Issue Date: 2009-09-22 10:59:45 (UTC+8)
    Publisher: 國立中央大學圖書館
    Abstract: 在龐大的資料庫中,找到一個準則來幫助我們對新的資料做預測時,首重計算簡單、快速、有效的分析方法,因此資料採礦(data mining)已是一個熱門的方法。   本文採用資料採礦的方法,對波士頓房屋資料,建立其變數間的關係。在此是使用樹狀模型方法(tree-based methods),即歸類迴歸樹(CART)、快速演算法分類樹(FACT)、快速不偏有效統計樹(QUEST),再加上傳統線性區別分析,分別探討反應變數與解釋變數間之相互關係,並對資料進行分類及預測校驗。研究結果顯示,變數間存在著某些關係,而這些關係可以讓我們抽取出我們想要的重要訊息;在樹狀模型方法的預測結果中,以歸類迴歸樹預測方法較好;而史玉山教授所提出的FACT及QUEST方法,則以快速不偏有效統計樹(QUEST)預測方法較好。
    Appears in Collections:[統計研究所] 博碩士論文

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