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The CART decision tree for mining data streams（挖掘数据流的 CART 决策树）
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.1016/j.ins.2013.12.060
摘要
用于挖掘数据流的最流行的工具之一是决策树。 在本文中，我们提出了一种新算法，它基于众所周知的 CART 算法。 为数据流构建决策树的最重要任务是确定在考虑的节点中进行拆分的最佳属性。 为了解决这个问题，我们应用了高斯近似。 所提出的算法允许以短的处理时间获得高分类精度。 本文的主要结果是定理表明，根据可用数据样本在考虑节点中计算的最佳属性与从整个数据流派生的属性相同，并且概率很高。
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