I detta dokument betraktas lärandet av booleska regler i antingen disjunktiv normal form (DNF, OR-of-ANDs, likvärdiga med beslutsregler) eller konjunktiv normal form (CNF, AND-of-ORs) som en tolkningsbar modell för klassificering. Ett heltal program är formulerat för att optimalt handla klassificering noggrannhet för regel enkelhet. Kolumngenerering (CG) används för att effektivt söka över ett exponentiellt antal kandidatklausuler (konjunktioner eller diskrepanser) utan behov av heuristisk regelbrytning. Detta tillvägagångssätt begränsar också klyftan mellan den valda regeluppsättningen och bästa möjliga regel i utbildningsuppgifterna. För att hantera stora datamängder föreslår vi en ungefärlig CG-algoritm med randomisering. Jämfört med tre nyligen föreslagna alternativ, CG algoritm dominerar noggrannhet-simplicity kompromiss i 7 av 15 datauppsättningar. När den maximeras för noggrannhet, CG är konkurrenskraftig med regelinlärare utformade för detta ändamål, ibland hitta betydligt enklare lösningar som inte är mindre exakta.
I en annan nyligen genomförd studie föreslår REF en ILP-modell för att lära sig booleska beslutsregler i diskontiv form (DNF, OR-of-ANDs, likvärdiga med beslutsregler) eller konjunktiv normalform (CNF, OCH-of-ORs) som en tolkningsbar modell för klassificering.
Boolean Decision Rules via Column Generation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}