Decision trees are particularly promising in symbolic representation and reasoning due to their comprehensible nature, which resembles the hierarchical process of human decision making. However, their drawbacks, caused by the single-tree structure, cannot be ignored. A rigid decision path may cause the majority class to overwhelm other class when dealing with imbalanced data sets, and pruning removes not only superfluous nodes, but also subtrees. The proposed learning algorithm, flexible hybrid decision forest (FHDF), mines information implicated in each instance to form logical rules on the basis of a chain rule of local mutual information, then forms different decision tree structures and decision forests later. The most credible decision path from the decision forest can be selected to make a prediction. Furthermore, functional dependencies (FDs), which are extracted from the whole data set based on association rule analysis, perform embeddedattribute selection to remove nodes rather than subtrees, thus helping to achieve different levels of knowledge representation and improve model comprehension in the framework of semi-supervised learning. Naive Bayes replaces the leaf nodes at the bottom of the tree hierarchy, where the conditional independence assumption may hold. This techniquereduces the potential for overfitting and overtraining and improves the prediction quality and generalization. Experimental results on UCI data sets demonstrate the efficacy of the proposed approach.

美国电子烟（新型烟草）PMTA操作规则， 包含三个规则： 1， Refuse To Accept Procedures for Premarket Tobacco Product Submissions （拒绝接受上市前烟草产品报批的程序） 2，Proposed rule for premarket tobacco product applications （烟草产品上市前申请的建议规则） 3，Nicotine Exposure Warnings and Child-Resistant Packaging for Liquid Nicotine, Nicotine-Containing E-Liquid(s), and Other Tobacco Products （液态尼古丁、含尼古丁的电子液体和其他烟草产品的尼古丁暴露警告和儿童防伪包装。）

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Docker撰写JUnit规则 这是一个用于执行与Docker Compose托管容器进行交互的JUnit测试的库。 它支持以下内容： 在测试之前启动在docker-compose.yml中定义的容器，然后将其拆除 在运行测试之前等待服务可用 记录容器中的日志文件以帮助调试测试失败 我为什么要用这个？ 此处的代码从对我们其中一种产品的端到端测试开始。 我们需要在互不兼容的各种不同配置和环境中测试该产品，因此需要多个Docker Compose文件，因此在Gradle中运行docker-compose up的简单模型不足。 如果您在使用Docker进行测试时遇到以下任何情况，则该库有望为您提供帮助： 编排多个服务并将端口映射到Docker计算机外部，以便可以在测试中进行断言 需要知道服务何时启动，以防止由于启动速度慢或服务依赖关系复杂而导致的闪烁测试 由于日志丢失，对在CI服务器上进行测试期间Docker容器中发生的事情缺乏了解 由于在CI构建主机上需要打开端口而导致测试失败，该端口与测试配置冲突 使用简单 将依赖项添加到您的项目。 例如，在gradle中： repositor

关于模糊系统的教材，2017年再版的书。讲解非常详细，看完会对模糊控制模糊系统有更深的认识。

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