特徴の出現順に基づく分類

Question

私はソースから順番に入力しています。入力が特定の順序に一致すると、特定のグループに分類されます。これに基づいて私は以下のように私の訓練ファイルを作りました。

私は、分類を行うために意思決定ツリーを使用しようとしていますが、モデルを構築する際に問題を考慮していません。意思決定ツリーは問題に近づくために適しています。機能の順序は各機能の重みではなく分類を行う上で重要です。また、これらの問題を解決するためのアルゴリズムやアプローチが改善されています。

Answer 1

決定木はgreatですが、選択したアルゴリズムは入力処理時に考慮されていないようです。あらかじめパッケージ化されたアルゴリズムを使用している場合は、入力ファイルを編集し、各機能をその順序でタグ付けするほうが簡単です。その順序を機能値として扱います。例えば、あなたの入力は次のようになります。

CLASS_A 1 2 3 4 0 0 
CLASS_B 0 0 1 2 0 0 
CLASS_C 1 2 0 3 0 0 
CLASS_D 0 0 0 0 1 2 

をこれは訓練の様々なアルゴリズムから選択することができるようになる：ディシジョン・ツリー、ナイーブベイズ、SVM、でもk平均クラスタリング。