Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl
Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 3

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  sequential covering
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote Ensembles of decision rules
100%
EN
In most approaches to ensemble methods, base classifiers are decision trees or decision stumps. In this paper, we consider an algorithm that generates an ensemble of decision rules that are simple classifiers in the form of logical expression: if [conditions], then [decision]. Single decision rule indicates only one of the decision classes. If an object satisfies conditions of the rule, then it is assigned to that class. Otherwise the object remains unassigned. Decision rules were common in the early machine learning approaches. The most popular decision rule induction algorithms were based on sequential covering procedure. The algorithm presented here follows a different approach to decision rule generation. It treats a single rule as a subsidiary, base classifier in the ensemble. First experimental results have shown that the presented algorithm is competitive with other methods. Additionally, generated decision rules are easy in interpretation, which is not the case of other types of base classifiers.
PL
Dyskutowana jest nowa metoda indukcji reguł decyzyjnych. W przeciwieństwie do klasycznej metody sekwencyjnego pokrywania stosuje się w niej dwustopniowy proces selekcji reguł, w którym pojedyncze obiekty są uogólniane w celu uzyskania zbioru reguł minimalnych. Następnie rodzina wszystkich minimalnych reguł jest selekcjonowana wydajnymi algorytmami heurystycznymi. Przedstawione wyniki eksperymentów wskazują, że metoda znacząco usprawnia proces indukcji reguł decyzyjnych.
EN
A new method of solving the rule induction problem is discussed. The method is different to the classical approach using the so called sequential covering strategy. The main idea is to use the two stage selection process where single objects are considered in order to find whole sets of minimal rules. Next the family of minimal rules is selected using efficient highly-heuristic algorithms. The presented results of experiments with typical databases indicate that the proposed approach significantly improves the efficiency of the rule induction process.
PL
W artykule dyskutowane są możliwości zastosowania metod syntezy logicznej w zadaniach eksploracji danych. W szczególności omawiana jest metoda redukcji atrybutów oraz metoda indukcji reguł decyzyjnych. Pokazano, że metody syntezy logicznej skutecznie usprawniają te procedury i z powodzeniem mogą być zastosowane do rozwiązywania ogólniejszych zadań eksploracji danych. W uzasadnieniu celowości takiego postępowania omówiono diagnozowanie pacjentów z możliwością eliminowania kłopotliwych badań.
EN
The article discusses the possibilities of application of logic synthesis methods in data mining tasks. In particular, the method of reducing attributes and the method of inducing decision rules is considered. It is shown that by applying specialized logic synthesis methods, these issues can be effectively improved and successfully used for solving data mining tasks. In justification of the advisability of such proceedings, the patient's diagnosis with the possibility of eliminating troublesome tests is discussed.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.