Кто-нибудь знает какую-либо инкрементную реализацию классификатора дерева решений.Так, чтобы он мог сгенерировать оптимальный классификатор дерева решений, когда вы добавляете новый экземпляр в обучающий набор с малым количеством вычислений и как можно быстрее в соответствии с существующим классификатором дерева решений?
Другими словами, у меня есть оптимальный классификатор дерева решений из набора A с именем T_1 , теперь я хочу добавить экземпляр X для установки A и найти дерево классификатора оптимального дерева решений T_2, используя преимущества T_1 и X для набора {A, X} .
. Добавление экземпляров будет происходить несколько раз.Поэтому для меня будет полезным найти инкрементальный метод вместо того, чтобы строить дерево каждый раз.
На самом деле я подозреваю, существует ли такая реализация или нет.Мы будем признательны, если кто-нибудь сможет мне помочь.Я предпочитаю код на C ++, если он есть.
спасибо