Để xây dựng cây quyết định từ cơ dữ liệu số D của bài toán hồi quy gồm các
véc tơ đầu vào dp = (ap,1, ap,2, …,ap,n, ap,n+1) , ap,j Uj R (tập số thực) và giá trị đầu
ra ap,n+1 Un+1 R. Bước đầu tiên chúng ta cần chuẩn hóa tập dữ liệu D về đoạn [0, 1] bằng chuyển đổi tuyến tính ta được tập D1. Bước thứ 2, với mỗi biến đầu vào/ra, ta xác định một bộ tham số của ĐSGT tương ứng, giả sử là j (j=1, n+1). Với bộ tham số j ta xây dựng ĐSGT 𝓐𝐴𝑗 sinh ra tập các từ 𝑋(𝑘𝑗)𝐴𝑗 có độ dài không quá kj, tính giá trị định lượng ngữ nghĩa của các từ trong 𝑋(𝑘𝑗)𝐴𝑗 và xây dựng hệ khoảng tương tự
𝕊(𝜅 𝑗)
𝐴𝑗 . Bước thứ 3 chuyển đổi cơ sở dữ liệu D1 thành cơ sở dữ liệu từ ngôn ngữ D2 theo nguyên tắc sau: với mỗi véc tơ dp = (ap,1, ap,2, …,ap,n, ap,n+1) chuyển đổi thành
véc tơ từ ngôn ngữ xp’ = (xp,1, …, xp,n , xp,n + 1), trong đó xp,j 𝑇(𝐴𝑖𝑗) ∈ 𝕊(𝜅 𝑗) 𝐴𝑗
,
j=1,..,n+1. Từ cơ sở dữ liệu ngôn ngữ D2 ta áp dụng thuật toán C4.5 xây dựng cây quyết định có chiều cao tối đa max, việc thiết lập chiều cao tối đa của cây nhằm hạn
Thuật toánBuildDecisionTree(D, { XAj, 𝕊(𝜅 𝑗) 𝐴𝑗
: j=1, …, n +1}, max):
Input: - Cơ sở dữ liệu của bài toán D; - Các hệ khoảng tính mờ tương tự 𝕊(𝜅
𝑗) 𝐴𝑗
; - Chiều cao tối đa của cây: max.
Output: Cây quyết định T;
Begin
D1 = Chuẩn hóa tập dữ liệu số D về đoạn [0,1];
D2 = Chuyển đổi cơ sở dữ liệu số D1 thành cơ sở dữ liệu ngôn ngữ dựa trên các hệ khoảng tính mờ {𝕊(𝜅
𝑗) 𝐴𝑗
}𝑗=1𝑛+1 và tập các tập từ ngôn ngữ {𝑋𝐴𝑗}𝑗=1𝑛+1; Xây dựng cây quyết định T có chiều cao tối đa max từ cơ sở dữ liệu
D2 bằng thuật toán C4.5;
returnT;
End;
Mỗi nút của cây quyết định chứa 2 giá trị: một giá trị là tên của biến và một giá trị phân chia của nút cha.