Abstract-The XCS classifier system har nyligen visat en hög grad av kompetens på en mängd olika data mining problem, men för vilka typer av problem XCS är bra och dåligt lämpade sällan förstås, särskilt för verkliga klassificeringsproblem. Den stora olägenheten har tillskrivits svårigheten att fastställa de inneboende egenskaperna hos verkliga klassificeringsproblem. I detta dokument undersöks XCS kompetensområde med hjälp av en metod som karakteriserar komplexiteten i ett klassificeringsproblem genom en uppsättning geometriska deskriptorer. I en studie av 392 klassificeringsproblem tillsammans med deras komplexitet karakterisering, kan vi identifiera svåra och enkla domäner för XCS. Vi fokuserar på XCS med hyperrektangel kodifiering, som främst har använts för real-attributed domäner. Resultaten visar på höga korrelationer mellan XCS prestanda och längdmått för klassgränser, kompaktitet för klasser och icke-linjäritet för beslutsgränser. Vi jämför också XCS relativa prestanda med andra traditionella klassificeringssystem. Förutom att bekräfta den höga kompetensen hos XCS i dessa problem, kan vi relatera beteendet hos de olika klassificeringssystem till problemets geometriska komplexitet. Resultaten belyser dessutom vissa regioner i det komplexa mätutrymme där ett klassificeringssystem utmärker sig och fastställer ett första steg mot att fastställa det bästa klassificeringssystemet för ett visst klassificeringsproblem.
Bernado-Mansilla i REF karakteriserade klassificeringsproblemets komplexitet genom en uppsättning geometriska deskriptorer och analyserade XCS kompetens inom detta område.
Domain of competence of XCS classifier system in complexity measurement space
{'venue': 'IEEE Transactions on Evolutionary Computation', 'journal': 'IEEE Transactions on Evolutionary Computation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}