방법 증거 기록
Active learning Decision tree
Active learning with a decision tree combines the interpretable structure of a CART-style tree with a query strategy that selects the most informative unlabeled instances for human annotation. The model iteratively requests labels only for examples it is most uncertain about, minimising labeling cost while maximising classification accuracy on tabular data.
원본 기록
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Active Learning with Decision Tree Classifier
분류학적 방법 기록 · ml-model / machine-learning
- Settles, B. (2010). Active Learning Literature Survey. Computer Sciences Technical Report 1648, University of Wisconsin-Madison. · URL
- Breiman, L., Friedman, J., Olshen, R., & Stone, C. (1984). Classification and Regression Trees. Wadsworth & Brooks. · ISBN 978-0-412-04841-8
큐레이션된 주장
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관련 방법
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