Abstrakt. Den föreslagna metoden för konstruktiv induktion söker efter konceptbeskrivningar i ett representationsutrymme som iterativt förbättras. I varje iteration lär sig systemet konceptbeskrivning från utbildningsexempel projicerade i ett nybyggt representationsutrymme med hjälp av ett A q algoritmbaserat induktivt inlärningssystem (AQ15). Den inlärda beskrivningen analyseras för att bestämma önskvärda problemorienterade modifieringar av representationsutrymmet. Dessa ändringar inkluderar att generera nya attribut, ta bort överflödiga eller obetydliga sådana, och / eller agglomererande attributvärden i större enheter. Nya attribut konstrueras genom att tilldela namn till grupper av de bäst presterande karakteristiska reglerna för varje beslutsklass, och används sedan för att definiera representationsutrymmet för nästa iteration. Denna iterativa process upprepas tills de skapade hypoteserna uppfyller ett stoppkriterium. I flera experiment om lärande diskreta funktioner, det utvecklade AQ17-HCI-systemet konsekvent överträffade, i termer av förutsägelse noggrannhet på nya exempel, alla system som det jämfördes med, inklusive AQ15 regel lärande system, GREEDY3 och GROVE beslutslista inlärningssystem, och RED-WOOD och FRINGE beslut träd lärande system. Även om den föreslagna metoden utvecklades för det A-baserade regelinlärningssystemet, kan den eventuellt anpassas till vilket annat induktivt inlärningssystem som helst. I detta avseende utgör det ett universellt nytt tillvägagångssätt för konstruktiv induktion.
Michalskis AQ17-HCI REF-konstruktionsalgoritm baserar sin verksamhet på inlärningssystemet AQ15.
Hypothesis-Driven Constructive Induction in AQ17-HCI: A Method and Experiments
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}