Tối ưu quá trình học cây quyết định cho bài toán phân lớp theo cách tiếp cận khoảng mờ lớn nhất

Hiện nay, khai phá dữ liệu rõ không thể giải quyết tất cả các yêu cầu đặt ra và bài toán phân lớp cây quyết

định mờ tất yếu đóng góp một vai trò quan trọng của bài toán khai phá dữ liệu mờ. Tuy vậy, việc học cây quyết định

dựa vào định lượng ngữ nghĩa theo điểm vẫn còn một số hạn chế như vẫn xuất hiện nhiều sai số trong quá trình xử lý,

cây kết quả thu được không thật sự linh hoạt. Bằng cách thức đối sánh theo khoảng mờ, cây thu được đã giảm thiểu sai

số và linh hoạt trong dự đoán tuy nhiên số nút trên cây tăng nhanh nên không đơn giản với người dùng và mất thời gian

duyệt cây khi dự đoán.