Decision Tree Modeling Using Integrated Multilevel Stochastic Networks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Decision trees (DTs) have proven to be valuable tools for decision making. The common approach for using DTs is calculating the expected value (EV) based on single-number estimates, but the single-number EV method has limited the DTs’ real-life applications to a narrow scope of decision problems. This paper introduces the stochastic multilevel decision tree (MLDT) modeling approach, which is useful for analyzing decision problems characterized by uncertainty and complexity. The MLDT’s advantages are shown through a computer simulation program: the Decision Support Simulation System (DSSS). The DSSS allows users to model probabilistic linear graph networks and provides a hierarchical modeling method for modeling decision trees to present uncertainties more accurately. It consists of three modules: tree analysis networks (TANs), the shortest and longest path dynamic programming analysis network, and cost time analysis networks. The paper only discusses the TAN module by presenting the MLDT concept under the TAN of the DSSS computer application. The content of the paper includes the modeling approach, its advantages, and examples that can be used in modeling stochastic trees. The DT-DSSS was verified by conducting several tests and validated by using it extensively for undergraduate courses in civil engineering at the University of Calgary for the last two academic years.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle