Abstrakt. Modell träd-beslut träd med linjära modeller vid blad noderna-har nyligen vuxit fram som en exakt metod för numeriska förutsägelser som producerar begripliga modeller. Det är dock känt att beslutslistor-beställda uppsättningar Om-Sen regler-har potential att vara mer kompakt och därför mer begriplig än deras träd motsvarigheter. Vi presenterar en algoritm för att framkalla enkla, korrekta beslutslistor från modellträd. Modellträd byggs upprepade gånger och den bästa regeln väljs vid varje iteration. Denna metod producerar regeluppsättningar som är lika exakta men mindre än modellträdet konstruerat från hela datauppsättningen. Experimentella resultat för olika heuristiker som försöker hitta en kompromiss mellan regelnoggrannhet och regeltäckning rapporteras. Vi visar att vår metod producerar jämförbara exakta och mindre regeluppsättningar än det kommersiella toppmoderna regelsystemet Cubist.
M5'Regler algoritm producerar en regeluppsättning från modellträd REF.
Generating rule sets from model trees
{'venue': 'In Proc. 12th Australian Joint Conference on Artificial Intelligence (AI-99', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}