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平均検索パフォーマンスを最小化する、固定長の決定木に似た特徴選択
私は、複雑なクエリ持っデータセットを検索するために使用されるが、Sを見つけるためにH 正確な = { S ∈ S | Q （sが） 真であるが }。各クエリは、平均時間を取るトンリニアサーチの全体的な時間があるので、T ⋅ | S | 。私は単純サブクエリQ_Iにダウンクエリを破り、見つけることができますHを約 = { S ∈ S | ∀ のq J（sが）真です}QQQSSSHexact={s∈S∣where Q(s) is True}Hexact={s∈S∣where Q(s) is True}H_\text{exact} = \{s \in S \mid \text{where $Q(s)$ is True}\}tttt⋅|S|t⋅|S|t\cdot |S|Happrox={s∈S∣∀qj(s)is True}Happrox={s∈S∣∀qj(s)is True}H_\text{approx} = \{s\in S \mid \forall q_j(s) …