We propose to use local labeling rules in random forests of decision trees for effectively classifying data. The decision rules use the majority vote for labeling at terminal-nodes in decision trees, maybe making the classical random forest algorithm degrade the classification performance. Our investigation aims at replacing the majority rules with the local ones, i.e. support vector machines to improve the prediction correctness of decision forests. The numerical test results on 8 datasets from UCI repository and 2 benchmarks of handwritten letters recognition showed that our proposal is more accurate than the classical random forest algorithm.
Đỗ Thanh Nghị, Phạm Nguyên Khang, Nguyễn Minh Trung, 2014. PHÂN LỚP DỮ LIỆU VỚI GIẢI THUẬT NEWTON SVM. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 32: 35-41
Đỗ Thanh Nghị, Phạm Nguyên Khang, Nguyễn Minh Trung, Trịnh Trung Hưng, 2014. PHÁT HIỆN MÔN HỌC QUAN TRỌNG ẢNH HƯỞNG ĐẾN KẾT QUẢ HỌC TẬP SINH VIÊN NGÀNH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 33: 49-57
Đỗ Thanh Nghị, Trần Cao Đệ, 2014. KếT HợP NGữ NGHĩA VớI MÔ HìNH TúI Từ Để CảI TIếN GIảI THUậT K LáNG GIềNG TRONG PHÂN LớP VăN BảN NGắN. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 34: 66-73
Đỗ Thanh Nghị, Phạm Nguyên Khang, Nguyễn Nhị Gia Vinh, Văn Phạm Đăng Trí, 2013. SO SÁNH CÁC MÔ HÌNH DỰ BÁO LƯỢNG MƯA CHO THÀNH PHỐ CẦN THƠ. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. Chuyên Đề CNTT: 80-90
Đỗ Thanh Nghị, Phạm Nguyên Khang, 2013. PHÂN LOẠI VĂN BẢN: MÔ HÌNH TÚI TỪ VÀ TẬP HỢP MÔ HÌNH MÁY HỌC TỰ ĐỘNG. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 28: 9-16
Tạp chí khoa học Trường Đại học Cần Thơ
Lầu 4, Nhà Điều Hành, Khu II, đường 3/2, P. Xuân Khánh, Q. Ninh Kiều, TP. Cần Thơ
Điện thoại: (0292) 3 872 157; Email: tapchidhct@ctu.edu.vn
Chương trình chạy tốt nhất trên trình duyệt IE 9+ & FF 16+, độ phân giải màn hình 1024x768 trở lên