Tree Methods
트리 메서드

Tree Methods(트리 메서드)란 무엇입니까?

Tree Methods 트리 메서드 - Because of their fundamental role in phylogenetics, three-taxon statements are present in methodological research of various disciplines in evolutionary biology, as in consensus methods, supertree methods, species-tree methods, distance metrics, phylogenetics, and cladistic biogeography. ^[1] Supertree methods are tree reconstruction techniques that combine several smaller gene trees (possibly on different sets of species) to build a larger species tree. ^[2] In Guangyuan Station, the MARS–KM showed a performance improvement compared to ANFIS, MARS, and M5Tree methods in term of RMSE by 39%, 30%, and 18% in the first scenario and by 24%, 22%, and 8% in the second scenario, respectively, while the improvement in RMSE of ANFIS, MARS, and M5Tree was 34%, 26%, and 27% in the first scenario and 7%, 16%, and 6% in the second scenario, respectively, at Beibei Station. ^[3] Spectra are computed through quantum dynamical propagations with multiconfigurational time-dependent Hartree methods. ^[4] The Least Absolute Shrinkage and Selection Operator and decision-tree methods were used. ^[5] Descriptive statistics in counts and percentages and classification (decision) tree methods were used in the analysis. ^[6] These markers represent only a fraction of the genes that were likely present in the last universal common ancestor (LUCA), but are useful for deep phylogenetic reconstructions because their mode of inheritance appears to be mainly vertical, which satisfies the assumptions of gene concatenation and supertree methods. ^[7] We have recently proposed a protocol for Quantum Dynamics (QD) calculations, which is based on a parameterisation of Linear Vibronic Coupling (LVC) Hamiltonians with Time Dependent (TD) Density Functional Theory (TD-DFT), and exploits the latest developments in multiconfigurational TD-Hartree methods for an effective wave packet propagation. ^[8] Compared to the state-of-the-art decision-tree methods, CMT performs rule updates at two orders of magnitude faster. ^[9] Yet the use of supertree methods, which typically attempt to solve NP-hard optimization problems, limits the scalability of such approaches. ^[10] The length of the catheter is predicted by traditional Rountree methods (A) 42. ^[11] However, $${DCM}_{NJ}$$DCMNJ is unlikely to scale to large datasets due to its reliance on supertree methods, as no current supertree methods are able to scale to large datasets with high accuracy. ^[12] The significance of our results for phylogenetics is in providing precise and efficiently verifiable conditions under which supertree methods that require consistent inputs of trees can be applied to any input trees on given subsets of species. ^[13] Prior approaches have divided species sets into overlapping subsets and used supertree methods to merge the subset trees, but limitations in supertree methods suggest this kind of divide-and-conquer approach is unlikely to provide scalability to ultra-large datasets. ^[14] Both concatenated and species‐tree methods were used to reconstruct species relationships, and network analyses were conducted to test for hybridization. ^[15] Yet the use of supertree methods, which typically attempt to solve NP-hard optimization problems, limits the scalability of such approaches. ^[16] We also examine the strengths and weaknesses of different timetree methods (node dating, tip dating, and fossilized birth-death dating) that may now be applied to estimate the timing of the placental radiation. ^[17] The analysis of the convergence of tree methods for pricing barrier and lookback options has been the subject of numerous publications aimed at describing, quantifying and improving the slow and oscillatory convergence in such methods. ^[18] This is followed by a description of multi-tree methods using a reduced master problem for solving large-scale industrial optimization problems. ^[19] Conclusions: Video indexing and retrieval are accomplished by using hashing and $k$-d tree methods, while visual signatures containing color, shape and texture information are estimated for the key-frames, by using image and frequency domain techniques. ^[20] The present algorithm exploits the advantages of both linked-lists and quadtree methods with the goal of increasing computational efficiency, when dealing with highly non-uniform particle distributions. ^[21]
계통발생학에서의 기본적인 역할 때문에 세 가지 분류군 진술은 합의 방법, 슈퍼트리 방법, 종-트리 방법, 거리 측정법, 계통 발생학 및 분지 생물지리학에서와 같이 진화 생물학의 다양한 분야에 대한 방법론적 연구에 존재합니다. ^[1] 슈퍼트리 방법은 더 큰 종 트리를 만들기 위해 여러 개의 작은 유전자 트리(아마도 다른 종의 집합에 있음)를 결합하는 트리 재구성 기술입니다. ^[2] Guangyuan Station에서 MARS-KM은 ANFIS, MARS 및 M5Tree 방법에 비해 RMSE 측면에서 첫 번째 시나리오에서 39%, 30%, 18%, 24%, 22%, 8% 성능 향상을 보였습니다. 두 번째 시나리오에서 ANFIS, MARS 및 M5Tree의 RMSE 개선이 첫 번째 시나리오에서 각각 34%, 26% 및 27%, 두 번째 시나리오에서 각각 7%, 16% 및 6%인 반면, 베이베이역에서 ^[3] 스펙트럼은 다중 구성 시간 종속 Hartree 방법을 사용하여 양자 역학 전파를 통해 계산됩니다. ^[4] 최소 절대 수축 및 선택 연산자 및 결정 트리 방법이 사용되었습니다. ^[5] 카운트 및 백분율의 기술 통계 및 분류(의사결정) 트리 방법이 분석에 사용되었습니다. ^[6] 이 마커는 마지막 보편적 공통 조상(LUCA)에 존재할 가능성이 있는 유전자의 일부일 뿐이지만, 유전 방식이 주로 수직인 것처럼 보이기 때문에 심층 계통 발생학적 재구성에 유용하며, 이는 유전자 연결 및 상위 트리의 가정을 충족합니다. 행동 양식. ^[7] 우리는 최근 TD-DFT(Time Dependent Density Functional Theory)가 있는 선형 진동 결합(LVC) 해밀턴의 매개변수화를 기반으로 하는 양자 역학(QD) 계산을 위한 프로토콜을 제안했으며 다중 구성의 최신 개발을 활용합니다. 효과적인 웨이브 패킷 전파를 위한 TD-Hartree 방법. ^[8] 최신 의사결정 트리 방법과 비교할 때 CMT는 2배 빠른 속도로 규칙 업데이트를 수행합니다. ^[9] 그러나 일반적으로 NP-hard 최적화 문제를 해결하려고 시도하는 슈퍼트리 방법의 사용은 이러한 접근 방식의 확장성을 제한합니다. ^[10] 카테터의 길이는 전통적인 라운드트리 방법(A) 42에 의해 예측됩니다. ^[11] 그러나 $${DCM}_{NJ}$$DCMNJ는 현재 슈퍼트리 방법이 높은 정확도로 대규모 데이터세트로 확장할 수 없기 때문에 슈퍼트리 방법에 대한 의존성으로 인해 대규모 데이터세트로 확장될 가능성이 낮습니다. ^[12] 계통발생학에 대한 우리 결과의 중요성은 나무의 일관된 입력을 요구하는 슈퍼트리 방법이 주어진 종의 하위 집합에 대한 모든 입력 나무에 적용될 수 있는 정확하고 효율적으로 검증 가능한 조건을 제공하는 데 있습니다. ^[13] 이전 접근 방식은 종 집합을 겹치는 부분 집합으로 나누고 슈퍼 트리 방법을 사용하여 부분 집합 트리를 병합했지만 슈퍼 트리 방법의 한계는 이러한 종류의 분할 정복 접근 방식이 초대형 데이터 집합에 대한 확장성을 제공할 가능성이 낮음을 시사합니다. ^[14] 연결 방법과 종-트리 방법을 모두 사용하여 종 관계를 재구성하고 네트워크 분석을 수행하여 하이브리드화를 테스트했습니다. ^[15] 그러나 일반적으로 NP-hard 최적화 문제를 해결하려고 시도하는 슈퍼트리 방법의 사용은 이러한 접근 방식의 확장성을 제한합니다. ^[16] 우리는 또한 현재 태반 방사선의 시기를 추정하기 위해 적용될 수 있는 다양한 타임트리 방법(절점 연대 측정, 팁 연대 측정, 화석화된 출생-사망 연대 측정)의 장단점을 조사합니다. ^[17] 가격 장벽 및 룩백 옵션에 대한 트리 방법의 수렴 분석은 이러한 방법의 느리고 진동적인 수렴을 설명, 수량화 및 개선하는 것을 목표로 하는 수많은 간행물의 주제였습니다. ^[18] 다음으로 대규모 산업 최적화 문제를 해결하기 위해 축소된 마스터 문제를 사용하는 다중 트리 방법에 대한 설명이 이어집니다. ^[19] 결론: 비디오 인덱싱 및 검색은 해싱 및 $k$-d 트리 방법을 사용하여 수행되는 반면 색상, 모양 및 질감 정보를 포함하는 시각적 서명은 이미지 및 주파수 도메인 기술을 사용하여 키 프레임에 대해 추정됩니다. ^[20] 현재 알고리즘은 매우 불균일한 입자 분포를 다룰 때 계산 효율성을 높이는 것을 목표로 연결 목록과 쿼드 트리 방법의 장점을 활용합니다. ^[21]

Decision Tree Methods 의사결정 트리 방법

Therefore, it is important in this study to use a combination of the K-Means Cluster and Decision Tree methods to be used in BLT recipient decision making, with the aim of increasing BLT recipients as expected. ^[1] Among the various methods of modelling and statistical prediction, and in a new approach, we modeled the data using data mining techniques consisting of decision tree methods, associative rules, and Bayesian law. ^[2] Our method outperformed the logistic regression, support vector machine, and decision tree methods. ^[3] Beside NN, this paper also analyses the performance of the Support Vector Regressions and Genetic Algorithms and propose three other Decision Tree methods, respectively Random Forest, XGBoost and LightGMB. ^[4] This system using the Binary Large Object and Decision Tree methods. ^[5] We used the Analytic Hierarchy Process (AHP) and Decision tree methods to model the decision-making process. ^[6] The SL methods used include the Gaussian process regression (GPR), kernel ridge regression (KRR), classifier and regression tree (CART) and four ensemble decision tree methods (random forests (RF), Adaboost, gradient boosting decision tree (GBDT) and extreme boosting (XGBoost)). ^[7] The results show DNNs outperform SVM and Decision Tree methods in all performance metrics. ^[8] There are various decision tree methods. ^[9] 5 algorithm is one of the Decision Tree methods in the classification process using the information entropy concept. ^[10] Based on the extracted physical characteristics, this chapter adopts decision tree methods, template matching algorithms and current decomposition algorithms to build the classification model. ^[11] Decision tree methods were used to identify the most important (combination of) job factors related to key outcomes. ^[12] We found that the random forest method had the highest mapping accuracy when compared with the maximum likelihood and QUEST decision tree methods. ^[13] While both Decision Tree methods performed similarly well, the Cubist model is more easily interpreted and yields better predictions of errors for relatively infrequent conditions. ^[14] The decision tree methods were developed using two distinct variants namely the J48 and Random Tree algorithms. ^[15] Artificial Neural Networks, Support Vector Machines, Naive Bayes, and Ensemble Decision Tree methods are used as classification algorithms. ^[16] In this study, we applied lexicon based method and Machine learning algorithms that are support vector machine, naive bayes, logistic regression and decision tree methods to various sized Turkish datasets. ^[17] The results show that the manual approach gives significantly better results in some datasets, and superior performance of MLP, WiSARD and decision tree methods. ^[18] Decision tree methods were examined in three different structures and three different decision tree models were designed. ^[19] The journal published a review of the literature on recursive partition in epidemiological research comparing two decision tree methods: classification and regression trees (CARTs) and conditional inference trees (CITs). ^[20] Method: Decision tree methods were applied to high school and college transcript data to identify key measures of high school achievement that predict performance in nine levels of community college math courses (three developmental and six college level) and four levels of community college English courses (three developmental and one college level). ^[21] 5 algorithm, which is one of the existing decision tree methods in data mining theory. ^[22] The lower RSD for decision tree methods suggests that those methods may be preferential when modelling non-linear process properties. ^[23] The team experimented with several techniques including binomial logit and various decision tree methods, including boosting with gradient boost and random forest. ^[24] In contrast, decision tree methods are being actively investigated for high throughput, but they are not able to support fast updates because of rule replications. ^[25] Decision tree methods were was used to select important variables in outcome prediction. ^[26] We then compare 3 of the most common machine learning methods: (1) decision tree methods that can be useful for identifying how different subpopulations experience different risks for an outcome; (2) deep learning methods that can identify complex nonlinear patterns or interactions between variables predictive of an outcome; and (3) ensemble methods that can improve predictive performance by combining multiple machine learning methods. ^[27] Accordingly, 60 variables including WBSF and belonging to 4 levels of the continuum that are farm-slaughterhouse-muscle-meat were analyzed by Partial Least Squares (PLS) and three decision tree methods (C&RT: classification and regression tree; QUEST: quick, unbiased, efficient regression tree and CHAID: Chi-squared Automatic Interaction Detection) to select the driving factors of beef tenderness and propose predictive decision tools. ^[28] One-way ANOVA, F test, and decision tree methods were used to examine differences between the top (1–5) and the next best (6–10) countries on the medal table for first participation age, annual progress, and best-time in junior and senior championships. ^[29] First, the spatial distribution of the grassland was measured with information mined from multi-temporal remote sensing images using an object-based image analysis combined with classification and decision tree methods. ^[30] Minimum redundancy maximum relevance and decision tree methods were used for radiomics modeling. ^[31] In the second step, a statistical modeling has been done by response surface method (RSM), artificial neural network (ANN) and decision tree methods. ^[32] Next, some types of decision tree methods and Artificial Neural Network (ANN) are applied to each cluster in order to predict CAD patients. ^[33]
따라서 본 연구에서는 예상대로 BLT 수혜자를 늘리는 것을 목표로 BLT 수혜자 의사 결정에 사용할 K-Means Cluster와 Decision Tree 방법의 조합을 사용하는 것이 중요합니다. ^[1] 다양한 모델링 및 통계 예측 방법 중 새로운 접근 방식으로 의사 결정 트리 방법, 연관 규칙 및 베이지안 법칙으로 구성된 데이터 마이닝 기술을 사용하여 데이터를 모델링했습니다. ^[2] 우리의 방법은 로지스틱 회귀, 지원 벡터 기계 및 의사 결정 트리 방법보다 성능이 뛰어났습니다. ^[3] NN 외에도 이 논문에서는 Support Vector Regressions 및 Genetic Algorithms의 성능을 분석하고 각각 Random Forest, XGBoost 및 LightGMB의 세 가지 다른 Decision Tree 방법을 제안합니다. ^[4] Binary Large Object 및 Decision Tree 방법을 사용하는 이 시스템. ^[5] AHP(Analytic Hierarchy Process) 및 의사결정 트리 방법을 사용하여 의사결정 프로세스를 모델링했습니다. ^[6] 사용된 SL 방법에는 가우스 프로세스 회귀(GPR), 커널 능선 회귀(KRR), 분류기 및 회귀 트리(CART) 및 4가지 앙상블 의사 결정 트리 방법(랜덤 포레스트(RF), Adaboost, 그래디언트 부스팅 결정 트리(GBDT) 및 익스트림 부스팅(XGBoost)). ^[7] 결과는 DNN이 모든 성능 메트릭에서 SVM 및 의사 결정 트리 방법을 능가함을 보여줍니다. ^[8] 다양한 의사 결정 트리 방법이 있습니다. ^[9] 5 알고리즘은 정보 엔트로피 개념을 사용하는 분류 프로세스에서 결정 트리 방법 중 하나입니다. ^[10] 추출된 물리적 특성을 기반으로 결정 트리 방법, 템플릿 일치 알고리즘 및 현재 분해 알고리즘을 적용하여 분류 모델을 구축합니다. ^[11] 결정 트리 방법은 주요 결과와 관련된 가장 중요한(조합) 작업 요소를 식별하는 데 사용되었습니다. ^[12] 우리는 랜덤 포레스트 방법이 최대 가능성 및 QUEST 결정 트리 방법과 비교할 때 매핑 정확도가 가장 높다는 것을 발견했습니다. ^[13] 두 가지 결정 트리 방법이 유사하게 잘 수행되었지만 Cubist 모델은 더 쉽게 해석되고 비교적 빈도가 낮은 조건에 대한 오류 예측을 더 잘 산출합니다. ^[14] 의사 결정 트리 방법은 J48 및 랜덤 트리 알고리즘이라는 두 가지 고유한 변형을 사용하여 개발되었습니다. ^[15] 인공 신경망, 지원 벡터 머신, 나이브 베이즈 및 앙상블 의사 결정 트리 방법이 분류 알고리즘으로 사용됩니다. ^[16] 본 연구에서는 벡터 머신, 나이브 베이, 로지스틱 회귀 및 의사결정 트리 방법을 지원하는 어휘 기반 방법과 머신 러닝 알고리즘을 다양한 크기의 터키어 데이터 세트에 적용했습니다. ^[17] 결과는 수동 접근 방식이 일부 데이터 세트에서 훨씬 더 나은 결과를 제공하고 MLP, WiSARD 및 의사 결정 트리 방법의 우수한 성능을 제공함을 보여줍니다. ^[18] 의사 결정 트리 방법은 세 가지 다른 구조에서 조사되었으며 세 가지 다른 의사 결정 트리 모델이 설계되었습니다. ^[19] 이 저널은 분류 및 회귀 트리(CART)와 조건부 추론 트리(CIT)의 두 가지 의사 결정 트리 방법을 비교하는 역학 연구의 재귀 분할에 대한 문헌 검토를 발표했습니다. ^[20] 방법: 고등학교 및 대학 성적표 데이터에 결정 트리 방법을 적용하여 커뮤니티 칼리지 수학 과정 9개 수준(발달 3개 및 대학 6개) 및 커뮤니티 칼리지 영어 과정 4개 수준( 3개의 발달 단계와 1개의 대학 수준). ^[21] 5 알고리즘은 데이터 마이닝 이론의 기존 의사 결정 트리 방법 중 하나입니다. ^[22] 의사 결정 트리 방법에 대한 더 낮은 RSD는 비선형 프로세스 속성을 모델링할 때 이러한 방법이 우선적일 수 있음을 나타냅니다. ^[23] 팀은 이항 로짓과 그래디언트 부스트 및 랜덤 포레스트를 사용한 부스팅을 포함한 다양한 의사 결정 트리 방법을 포함한 여러 기술을 실험했습니다. ^[24] 이에 반해 높은 처리량을 위해 의사결정 트리 방식이 활발히 연구되고 있지만 규칙 복제로 인해 빠른 업데이트를 지원하지 못하고 있다. ^[25] 결정 트리 방법은 결과 예측에서 중요한 변수를 선택하는 데 사용되었습니다. ^[26] 그런 다음 가장 일반적인 기계 학습 방법 중 3가지를 비교합니다. (2) 결과를 예측하는 변수 간의 복잡한 비선형 패턴 또는 상호 작용을 식별할 수 있는 딥 러닝 방법; (3) 여러 기계 학습 방법을 결합하여 예측 성능을 향상시킬 수 있는 앙상블 방법. ^[27] 이에 따라 농장-도축장-근육-육류 연속체의 4개 수준에 속하는 WBSF를 포함한 60개의 변수를 PLS(Partial Least Squares)와 3가지 의사결정나무 방법(C&RT: 분류 및 회귀 트리, QUEST: 신속, 편향 없음)으로 분석했습니다. , 효율적인 회귀 트리 및 CHAID: 카이제곱 자동 상호 작용 감지)를 사용하여 쇠고기 연함의 추진 요인을 선택하고 예측 결정 도구를 제안합니다. ^[28] 일원 ANOVA, F 테스트 및 의사 결정 트리 방법을 사용하여 첫 참가 연령, 연간 진척도 및 최고 순위에 대한 메달 테이블에서 상위(1–5) 및 다음 상위(6–10) 국가 간의 차이를 조사했습니다. 주니어 및 시니어 챔피언십에서의 시간. ^[29] 먼저, 분류 및 결정 트리 방법을 결합한 객체 기반 이미지 분석을 사용하여 다중 시간 원격 탐사 이미지에서 마이닝된 정보로 초원의 공간 분포를 측정했습니다. ^[30] 최소 중복성 최대 관련성 및 의사 결정 트리 방법이 라디오믹스 모델링에 사용되었습니다. ^[31] 두 번째 단계에서는 RSM(Response Surface Method), ANN(Artificial Neural Network) 및 Decision Tree 방식으로 통계 모델링을 수행했습니다. ^[32] nan ^[33]

Species Tree Methods 종 나무 방법

Although a number of species tree methods under the multispecies coalescent have been suggested and evaluated using simulation, their statistical properties remain poorly understood. ^[1] Here, we used concatenation and coalescent-based species tree methods to reconstruct the phylogeny of the Peltigerales based on sequences of 125 nuclear single-copy exon sequences among 60 samples, representing 58 species. ^[2] We reconstructed the evolutionary relationships among diploid Betula species using both supermatrix (concatenation) and species tree methods. ^[3] We used concatenated maximum likelihood and species tree methods and found strong support for seven clades of white-eyes and three clades within the species-rich Zosterops radiation. ^[4] Likelihood and species tree methods confirm two clades within this group and found the New Guinea endemic Oreornis chrysogenys embedded within one of these clades. ^[5] Studies have demonstrated that pervasive gene tree conflict underlies several important phylogenetic relationships where different species tree methods produce conflicting results. ^[6] We recover a fully resolved topology placing rheas as the sister to kiwi and emu + cassowary that is congruent across marker types for two species tree methods (MP-EST and ASTRAL-II). ^[7] A small amount of introgression or migration can mislead species tree methods if the species diverged through speciation events separated by short time intervals. ^[8]
여러 종의 합체에서 여러 종 나무 방법이 제안되고 시뮬레이션을 사용하여 평가되었지만 통계적 특성은 제대로 이해되지 않은 상태로 남아 있습니다. ^[1] 여기에서 우리는 58종을 대표하는 60개 샘플 중 125개 핵 단일 복사 엑손 서열의 서열을 기반으로 Peltigerales의 계통 발생을 재구성하기 위해 연결 및 병합 기반 종 트리 방법을 사용했습니다. ^[2] 우리는 슈퍼매트릭스(연결) 및 종 트리 방법을 모두 사용하여 이배체 Betula 종 간의 진화적 관계를 재구성했습니다. ^[3] 우리는 연결된 최대 가능성 및 종 트리 방법을 사용하고 종 풍부한 Zosterops 방사선 내에서 흰 눈의 7개 분기군과 3개 분기군에 대한 강력한 지원을 찾았습니다. ^[4] 가능성 및 종 트리 방법은 이 그룹 내의 두 분기군을 확인하고 뉴기니 고유의 Oreornis chrysogenys가 이러한 분기군 중 하나에 포함되어 있음을 발견했습니다. ^[5] 연구에 따르면 만연한 유전자 수목 충돌은 서로 다른 종 수목 방법이 상충되는 결과를 생성하는 몇 가지 중요한 계통 발생적 관계의 기초가 됩니다. ^[6] 우리는 두 종 트리 방법(MP-EST 및 ASTRAL-II)에 대한 마커 유형에 걸쳐 합동인 키위 및 에뮤 + 화식조의 자매로 rheas를 배치하는 완전히 해결된 토폴로지를 복구합니다. ^[7] 짧은 시간 간격으로 분리된 종분화 사건을 통해 종이 분기된 경우 소량의 유전자이입 또는 이동이 종수 방법을 오도할 수 있습니다. ^[8]

Regression Tree Methods 회귀 트리 방법

Through selecting optimum hyperparameters for three machine learning methods to obtain the best fit and least overfitting, an ensemble mean of the random forest and gradient boosting regression tree methods was shown to have the highest prediction skill measured by the anomalous correlation coefficient. ^[1] Data were analyzed using the analysis of variance and regression tree methods. ^[2] The aim of the current study is to simulate and improve the prediction accuracy of the infiltration rate and cumulative infiltration of soil using regression tree methods. ^[3] Classification and regression tree methods were used to discover the key causes of metabolic syndrome in each region based on lifestyles and dietary habits. ^[4] An algorithm based on these keywords was constructed by recursive partitioning using classification and regression tree methods. ^[5] Classification and regression tree methods, like random forests (RF) or boosted regression trees (BRT), are one of the most popular methods of mapping species distributions. ^[6] A framework using regression tree methods was developed and successfully applied in a case study (the city of Potsdam, Germany) resulting in a long time series dating back 25 years. ^[7]
3가지 머신러닝 방법에 대한 최적의 하이퍼파라미터를 선택하여 최적의 적합도와 최소 과적합을 도출한 결과, 랜덤 포레스트와 그래디언트 부스팅 회귀 트리 방법의 앙상블 평균이 변칙 상관 계수로 측정한 예측 능력이 가장 높은 것으로 나타났습니다. ^[1] 분산 분석 및 회귀 트리 방법을 사용하여 데이터를 분석했습니다. ^[2] 현재 연구의 목적은 회귀 트리 방법을 사용하여 토양의 침투율 및 누적 침투의 예측 정확도를 시뮬레이션하고 개선하는 것입니다. ^[3] 분류 및 회귀 트리 방법을 사용하여 생활 습관 및 식습관을 기반으로 각 지역의 대사 증후군의 주요 원인을 발견했습니다. ^[4] 이러한 키워드를 기반으로 하는 알고리즘은 분류 및 회귀 트리 방법을 사용하여 재귀 분할에 의해 구성되었습니다. ^[5] 랜덤 포레스트(RF) 또는 부스트 회귀 트리(BRT)와 같은 분류 및 회귀 트리 방법은 종 분포를 매핑하는 가장 인기 있는 방법 중 하나입니다. ^[6] nan ^[7]

Classification Tree Methods 분류 트리 방법

Further analysis (with the use of classification tree methods) made it possible to distinguish zones that are homogeneous in terms of price dispersion. ^[1] Both binary and multiclass classification tree methods were implemented to identify risk factors associated with the incidence of ICD for PD patients. ^[2] Compared to the existing multivariate classification tree methods, the proposed method is computationally less demanding and the resulting trees are more easily interpretable. ^[3]
추가 분석(분류 트리 방법 사용)을 통해 가격 분산 측면에서 균질한 구역을 구별할 수 있었습니다. ^[1] PD 환자의 ICD 발병과 관련된 위험 요소를 식별하기 위해 이진 및 다중 분류 트리 방법이 모두 구현되었습니다. ^[2] 기존의 다변량 분류 트리 방법에 비해 제안된 방법은 계산량이 적고 결과 트리를 더 쉽게 해석할 수 있습니다. ^[3]

Suffix Tree Methods

Then to solve the problem, a clustering technique will be applied using the K-Means and Suffix Tree methods in the management of books in the library. ^[1] Therefore, in this study, the Agile Scrum, MapReduce, and Suffix Tree methods are used to create an application that can help users to find products quickly and provide suggestions based on keywords. ^[2]
그런 다음 문제를 해결하기 위해 도서관의 책 관리에 K-Means 및 Suffix Tree 방법을 사용하여 클러스터링 기술을 적용합니다. ^[1] 따라서 본 연구에서는 Agile Scrum, MapReduce 및 Suffix Tree 방법을 사용하여 사용자가 제품을 빠르게 찾고 키워드를 기반으로 제안할 수 있는 응용 프로그램을 만듭니다. ^[2]

Fault Tree Methods

Thus, the FFORT benchmark provides: (1) Examples of how fault trees are used in various domains; (2) A large class of tree models to evaluate fault tree methods and tools; (3) Results of analyses to compare newly developed methods with the benchmark results. ^[1] Though a number of dynamic reliability methods have been developed, they have not been adopted widely, like that of the traditional event tree/fault tree methods. ^[2]
따라서 FFORT 벤치마크는 다음을 제공합니다. (1) 다양한 도메인에서 결함 트리가 사용되는 방법의 예. (2) 결함 트리 방법 및 도구를 평가하기 위한 대규모 트리 모델 클래스. (3) 새로 개발된 방법을 벤치마크 결과와 비교하기 위한 분석 결과. ^[1] 많은 동적 신뢰성 방법이 개발되었지만 전통적인 이벤트 트리/오류 트리 방법과 같이 널리 채택되지 않았습니다. ^[2]

Boosted Tree Methods 부스트 트리 방법

Among various ML methods, the logistic regression method demonstrated the most stable calculation of the probability of ArE followed by random forest and gradient boosted tree methods. ^[1] The performance of Artificial Neural Network (ANN), Random Forest (RF), and Boosted Tree methods have been investigated in the study for predicting the gradient of hydraulic head (target variable) in case of non-linear filtration through porous packing. ^[2]
다양한 ML 방법 중 로지스틱 회귀 방법이 ArE 확률의 가장 안정적인 계산을 보여주었고 그 다음으로 랜덤 포레스트 및 그래디언트 부스트 트리 방법이 뒤를 이었습니다. ^[1] 다공성 패킹을 통한 비선형 여과의 경우 수두(목표 변수)의 기울기를 예측하기 위한 연구에서 인공 신경망(ANN), 랜덤 포레스트(RF) 및 부스트 트리 방법의 성능이 조사되었습니다. ^[2]