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重访基于列生成的数学启发式方法学习分类树
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于列生成的启发式方法来学习决策树，以解决机器学习中的分类问题。该方法能够减少多类别分类实例中的子问题数量，并改进数据依赖约束和线性规划松弛解的分离模型，从而提高可扩展性。
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关键要点
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决策树是一种高度可解释的模型，适用于机器学习中的分类问题。
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本文提出了一种基于列生成的启发式方法来学习决策树。
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该方法能够减少多类别分类实例中的子问题数量。
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改进了数据依赖约束和线性规划松弛解的分离模型。
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该方法提高了决策树学习的可扩展性。
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