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Modeling decision tree training problems as a Mixed Integer Program (MIP) yields optimal decision trees

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,komma damit aber den ganzen Abend aber nicht
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Programm
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Programm
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Berechnungskomplexität
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Mixed Reality
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Objektklasse
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Netzwerktopologie
Ganze Zahl
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Netzwerktopologie
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Dämon <Informatik>
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Optimierung
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Knotenmenge
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Ebene
Datenmodell
Stichprobe
Entscheidungsbaum
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Objektklasse
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Datenmodell
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Entscheidungstheorie
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Betafunktion
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Punktspektrum
Negative Zahl
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Abstand
Eindringerkennung
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Information
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Entscheidungstheorie
Abstand
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Gewichtete Summe
Virtuelle Maschine
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Entscheidungstheorie
Schreib-Lese-Kopf
Kraft
Globale Optimierung
Vektorpotenzial
Information
Computeranimation
Entscheidungstheorie
Gruppenkeim
Ebene
Last
Ungleichung
Natürliche Sprache
Entropie
Entscheidungsbaum
Kombinatorik
Diskrete Untergruppe
Implementierung

Metadaten

Formale Metadaten

Titel Modeling decision tree training problems as a Mixed Integer Program (MIP) yields optimal decision trees
Serientitel The Leibniz "Mathematical Modeling and Simulation" (MMS) Days 2017
Autor Oswald, Marcus
Mitwirkende Leibniz-Institut für Naturstoff-Forschung und Infektionsbiologie e. V. - Hans-Knöll-Institut (HKI)
Weierstraß-Institut für Angewandte Analysis und Stochastik (WIAS)
Lizenz CC-Namensnennung 3.0 Deutschland:
Sie dürfen das Werk bzw. den Inhalt zu jedem legalen Zweck nutzen, verändern und in unveränderter oder veränderter Form vervielfältigen, verbreiten und öffentlich zugänglich machen, sofern Sie den Namen des Autors/Rechteinhabers in der von ihm festgelegten Weise nennen.
DOI 10.5446/21909
Herausgeber Technische Informationsbibliothek (TIB)
Erscheinungsjahr 2017
Sprache Deutsch
Produktionsjahr 2017
Produktionsort Hannover

Inhaltliche Metadaten

Fachgebiet Informatik
Abstract The problem of constructing an optimal binary decision tree is known to be NP-complete. Therefore most current implementations base on heuristics where local optimality criteria are used. Our approach optimizes decision trees globally by construction a suitable MIP. In recent years both very high computing power and very efficient branch-and-cut algorithms for solving MIPs make the running time more and more realistic for practical applications. We applied our method for the discrimination of tumor samples into distinct telomere maintenance mechanisms (TMM). Telomeres are at the end of the chromosomes and shorten after each replication serving as a crucial check point for protecting cells from unbound replication. Tumor cells circumvent this by either re-evoking the enzyme for elongation or redirecting DNA-repair mechanisms know as alternative TMM. Our approach allowed classifying the tumor samples with an accuracy of 0.95 when using the experimental gold standard (C-circle assays).

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