Abstrakt. Detta papper ger en analys av beteendet hos separat-och-konquer eller täcker regel lärande algoritmer genom att visualisera deras utvärderingsmått och deras dynamik i täckning utrymme, en variant av ROC utrymme. Våra resultat visar att de vanligaste mätvärdena, inklusive noggrannhet, viktad relativ noggrannhet, entropi och Gini-index, är likvärdiga med en av två grundläggande prototyper: precision, som försöker optimera arean under ROC-kurvan för okända kostnader, och en kostnadsvägd skillnad mellan täckta positiva och negativa exempel, som försöker hitta den optimala punkten under kända eller antagna kostnader. Vi visar också att en enkel generalisering av m-beräkningen avhandlar dessa två prototyper. Dessutom visar våra resultat att stopp- och filtreringskriterier som CN2:s signifikanstest fokuserar på att identifiera betydande avvikelser från slumpmässig klassificering, vilket inte nödvändigtvis förhindrar övermontering. Vi identifierar också ett problem med Foils MDL-baserade kodningslängdsbegränsning, som visar sig i stort sett motsvara en variabel tröskel för återkallandet av regeln. I allmänhet tolkar vi dessa resultat som bevis för att pre-beskärning av heuristik inte är särskilt välbegripliga och förtjänar mer utredning.
Fürnkranz m.fl. deklarera ekvivalensen av Precision och kostnadsvägd skillnad mellan positivt och negativt med konventionella åtgärder som noggrannhet, viktad relativ noggrannhet, entropi, och Gini index Ref.
ROC ‘n’ Rule Learning—Towards a Better Understanding of Covering Algorithms
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}