本研究提出了LDATree和FoLDTree框架，以解决传统决策树性能不足的问题。通过集成不相关线性判别分析，提升了斜切分、缺失值处理和特征选择的效率，实验结果表明其准确性优于传统方法。

FoLDTree：基于ULDA的高效斜切分和特征选择的决策树框架
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