Beslutsregler är en av de mest tolkningsbara och flexibla modellerna för datautvinningsprognoser. Fram till nu, få verk presenteras online, när som helst och en-pass algoritmer för lärande beslutsregler i strömmen gruvscenariot. En ganska ny algoritm, Very Fast Decision Rules (VFDR), lär sig en uppsättning regler, där varje regel diskriminerar en klass från alla andra. I detta arbete utökar vi VFDR algoritmen genom att bryta ner ett multi-klass problem i en uppsättning av två-klass problem och framkallar en uppsättning diskriminerande regler för varje binärt problem. Den föreslagna algoritmen upprätthåller alla egenskaper som krävs för att lära sig från stationära dataströmmar: online och när som helst klassificerare, bearbeta varje exempel en gång. Dessutom kan den lära sig beställda och oordnade regeluppsättningar. Den nya metoden utvärderas på olika verkliga och artificiella dataset. Den nya algoritmen förbättrar prestandan i den tidigare versionen och är konkurrenskraftig med den toppmoderna metoden för beslutsträdsinlärning för dataströmmar.  Kategorier och ämnesdeskriptorer I maskininlärning och särskilt för klassificeringsuppgifter är beslutsträd bland de mest populära verktygen: Beslutsträd har hög prediktiv förmåga, hög grad av tolkningsbarhet och effektiva algoritmer finns tillgängliga. Ett beslutsträd kan omvandlas till en uppsättning IF-THEN-beslutsregler. Varje stig från roten till ett blad genererar en regel, och det finns så många regler som löv i trädet. Den största fördelen med beslutsregler är att varje regel kan behandlas oberoende av de andra. Även om att skapa regler från beslutsträd är ett gemensamt tillvägagångssätt, lär sig flera metoder sådana regler direkt från data. I stream gruvscenarier är beslutsträd också populära, men få verk tar upp problemet med regelinlärning. En av pionjärerna Tillstånd att göra digitala eller hårda kopior av hela eller delar av detta arbete för personligt bruk eller i klassrummet beviljas utan avgift, förutsatt att kopiorna inte görs eller distribueras för vinst eller kommersiell fördel och att kopiorna är försedda med detta meddelande och den fullständiga hänvisningen på första sidan. För att kopiera på annat sätt, för att återpublicera, för att posta på servrar eller för att omfördela till listor, krävs tidigare specifik behörighet och/eller avgift. Arbetet presenterades i [13]. Författarna införde VFDR, en inkrementell klassificering som kan framkalla en uppsättning regler (beställda eller obeställda) genom att skanna data endast en gång. I detta arbete följde vi konceptet och fokuserade på det faktum att många off-line inlärning närmar sig decompose ett flerklass problem i två klasser problem för att uppnå bättre resultat. Vi presenterar mycket snabba beslutsregler för flerklassproblem (VFDR-MC) som är en förlängning till regeluppsättningen klassificerare för dataströmmar VFDR. Bidraget från detta arbete är trefaldigt. För det första fokuserar VFDR-MC på flerklassiga inlärningsuppgifter och försätter dem i tvåklassiga problem. För det andra använder man sig av ett annat kriterium för att hitta ett nytt villkor för en utvidgning av reglerna. För det tredje, när man utvidgar en regel kan man skapa flera regler från den ursprungliga regeln, var och en för olika klasser. Tidningen är organiserad enligt följande. I nästa avsnitt diskuteras relaterat arbete med regelinlärning och hantering av problem i flera klasser. VFDR-MC-systemet presenteras i avsnitt 3 och de experimentella resultaten finns i avsnitt 4. Slutligen avslutar avsnitt 5 dokumentet och presenterar framtida arbetsriktningar. Som det nämndes tidigare består en allmänt använd strategi av att bygga upp beslutslistor från beslutsträd, som är C4.5 rules [19] det mest representativa systemet i litteraturen. I varje beslutsträd definierar uppsättningen av villkor i banan från roten till ett blad den villkorliga delen av en regel, medan den klassbeteckning som tilldelas lövet definierar slutsatsen av denna regel. Varje regel motsvarar vägen från roten till ett blad, och det finns lika många regler som blad. Det har dock visat sig att de enskilda reglernas föregångare kan innehålla irrelevanta villkor. Empiriska studier [19] har visat att den optimerade uppsättningen regler är både enklare och mer exakta än det ursprungliga trädet. [10] presenterar författarna en metod för att generera regler från beslutsträd utan att använda global optimering. Grundidén är att skapa ett beslutsträd i en bredd-först ordning, välja den bästa regeln, ta bort de exempel som omfattas av regeln och iterativt framkalla ytterligare regler för de återstående fallen. Flera algoritmer visas i litteraturen för att bygga beslutslistor [20, 4, 5, 6, 23] med olika kapaciteter och metoder för att hantera problem i flera klasser. I den första föreslagna versionen av CN2 [4] utvärderas varje tänkbart komplex, dvs. kombination av attributtester (om villkoren är uppfyllda) av en regel, på grundval av informationsteoretiska entropiåtgärder. Nämligen, denna klassificerare kan lära sig flera klasser tilldela regeln den vanligaste klassen av exempel som omfattas av regelns komplex. I sin förbättrade version [3], Entropy mäter ersätts av Laplace noggrannhet uppskattning och den huvudsakliga slingan av regeluppsättning algoritm söker reglerna för varje klass i tur och ordning varje gång skilja en (positiv) från alla andra (negativa) som två-klass problem. Endast positiva exempel som tillfredsställer lärda regler tas bort från den utbildning som krävs för nästa iteration av regelsökningen. Försäkringstekniska avsättningar beräknade som helhet, efter avdrag för belopp som kan återkrävas enligt återförsäkringsavtal och från specialföretag för försäkringstekniska avsättningar, med avdrag för belopp som kan återkrävas enligt återförsäkringsavtal och från specialföretag.
Systemet utvidgas ytterligare i REF för att fokusera uppmärksamheten på inlärningsregler för olika klasser av märkta data och det kan framkalla flera regler (en för varje sådan klass) vid ett tillfälle när specialisering utvärderas.
Very Fast Decision Rules for multi-class problems
{'venue': "SAC '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}