意思決定ツリー管理型分類

意思決定ツリー分類を使用するには、CTX_CLS.TRAINのプリファレンス引数をRULE_CLASSIFIERに設定します。

この分類形式では、ルールの作成に意思決定ツリー・アルゴリズムが使用されます。一般的には、意思決定ツリーは2つ(あるいは3つ以上だが、通常は2つ)の選択肢の間で決定するメソッドです。ドキュメント分類では、選択肢は「トレーニング・セットに一致するドキュメント」か「トレーニング・セットに一致しないドキュメント」です。

意思決定ツリーには、テストできる属性のセットがあります。この場合、次が含まれます。

• ドキュメントのワード

• ドキュメントのワードのステム(たとえば、「running」のステムは「run」)

• ドキュメントのテーマ(テーマが使用されている言語でサポートされている場合)

Oracle Textの学習アルゴリズムにより、トレーニング・セットで提供される各カテゴリに対して、1つ以上の意思決定ツリーが作成されます。これらの意思決定ツリーは、CTXRULE索引で適切に使用できるように、問合せにコード化されます。通常は、「Japanese beetle」で構成されたトレーニング・ドキュメントを含む、あるカテゴリおよび「Japanese currency」に関するドキュメントを含む別のカテゴリが提供された場合、アルゴリズムにより、ワード「Japanese」、「beetle」および「currency」に基づいて意思決定ツリーが作成され、それに応じてドキュメントが分類されます。

意思決定ツリーには、信頼度という概念が含まれます。生成された各ルールには、現行のトレーニング・セットのルールの正確さを表す、パーセンテージ値が割り当てられます。通常、この正確さは常にほぼ100%ですが、これは単にトレーニング・セットの限界を表しています。同様に、通常のトレーニング・セットで生成されたルールの数がユーザーが予想した数よりも少ない場合がありますが、これは、現行のトレーニング・セットの様々なカテゴリを識別するには十分な数です。

意思決定ツリー・メソッドのメリットは、人間が簡単に検査したり変更できるルールを生成できる点です。コンピュータでルールを生成し、その後でルール・セットを編集してユーザーがルールを微調整する場合に、意思決定ツリー分類は役立ちます。