Алгоритм CN2

Алгоритм индукции CN2 — это алгоритм обучения индукции правил . ^{[ 1 ]} Он предназначен для работы, даже если данные обучения несовершенны. Он основан на идеях алгоритма AQ и алгоритма ID3 . Как следствие, он создает набор правил, аналогичный созданному AQ, но может обрабатывать зашумленные данные, такие как ID3.

Описание алгоритма

Алгоритму необходимо предоставить набор примеров TrainingSet, которые уже классифицированы, чтобы сгенерировать список правил классификации. Набор условий SimpleConditionSet, который можно применять отдельно или в комбинации к любому набору примеров, предварительно определен для использования в классификации.

routine CN2(TrainingSet)
   let the ClassificationRuleList be empty
   repeat
      let the BestConditionExpression be Find_BestConditionExpression(TrainingSet)
      if the BestConditionExpression is not nil
         then
            let the TrainingSubset be the examples covered by the BestConditionExpression
            remove from the TrainingSet the examples in the TrainingSubset
            let the MostCommonClass be the most common class of examples in the TrainingSubset
            append to the ClassificationRuleList the rule
               'if ' the BestConditionExpression ' then the class is ' the MostCommonClass
   until the TrainingSet is empty or the BestConditionExpression is nil
return the ClassificationRuleList

routine Find_BestConditionExpression(TrainingSet)
   let the ConditionalExpressionSet be empty
   let the BestConditionExpression be nil
   repeat
      let the TrialConditionalExpressionSet be the set of conditional expressions,
         {x and y where x belongs to the ConditionalExpressionSet and y belongs to the SimpleConditionSet}.
      remove all formulae in the TrialConditionalExpressionSet that are either in the ConditionalExpressionSet (i.e.,
          the unspecialized ones) or null (e.g., big = y and big = n)
      for every expression, F, in the TrialConditionalExpressionSet
         if
            F is statistically significant
               and F is better than the BestConditionExpression
               by user-defined criteria when tested on the TrainingSet
            then
               replace the current value of the BestConditionExpression by F
      while the number of expressions in the TrialConditionalExpressionSet > user-defined maximum
         remove the worst expression from the TrialConditionalExpressionSet
      let the ConditionalExpressionSet be the TrialConditionalExpressionSet
   until the ConditionalExpressionSet is empty
return the BestConditionExpression

Ссылки

^ Кларк, П. и Ниблетт, Т (1989) Алгоритм индукции CN2. Машинное обучение 3(4):261-283.

Внешние ссылки

Описание алгоритма CN2

Эта искусственному интеллекту статья, посвященная , незавершена . Вы можете помочь Википедии, расширив ее .

[1] Кларк, П. и Ниблетт, Т (1989) Алгоритм индукции CN2. Машинное обучение 3(4):261-283.

[ 1 ]