Бінарна класифікація на основі поєднання теорії приблизних множин і дерев рішень

Abstract

З’ясовано, що інтеграція теорії приблизних множин може привести до більш точних та ефективних результатів класифікації. Покращуючи можливість дерев рішень, необхідно зважати на невизначеність і неточність інформації. Дослідження відкриває нові перспективи для надійного й ґрунтовного аналізу та інтерпретації даних у різних галузях – від охорони здоров’я до сфери фінансів тощо. Інтеграція теорії приблизних множин і дерев рішень є важливим кроком у розвитку більш удосконалених, ефективних і точних інструментів класифікації в епоху великих обсягів інформації.