Advancements in machine learning and the rise of accessible “big data” provide an important opportunity to improve trait‐based plant identification. Here, we applied decision‐tree induction to a subset of data from the TRY plant trait database to (1) assess the potential of decision trees for plant identification and (2) determine informative traits for distinguishing taxa.

中文翻译：

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不是那种树：使用性状数据库评估基于决策树的植物识别的潜力。


机器学习的进步和可访问的“大数据”的兴起为改进基于性状的植物识别提供了重要机会。在这里，我们将决策树归纳应用于 TRY 植物性状数据库的数据子集，以（1）评估决策树用于植物识别的潜力，以及（2）确定用于区分分类群的信息性状。