I relation till lärande baseras förutsägelser för en individ inte bara på sina egna egenskaper utan också på egenskaperna hos en uppsättning närstående individer. Relationella klassificeringar skiljer sig åt med avseende på hur de hanterar dessa uppsättningar: vissa använder egenskaper för uppsättningen som helhet (med hjälp av aggregering), vissa hänvisar till egenskaper hos specifika individer av uppsättningen, men de flesta klassificeringar inte kombinera båda. Detta tvingar på dessa inlärare en oönskad partiskhet. Denna artikel beskriver ett lärande tillvägagångssätt som undviker denna partiskhet, med hjälp av första ordningen slumpmässiga skogar. I grund och botten är en ensemble av beslutsträd konstruerade där tester är första ordningen logiska frågor. Dessa frågor kan innehålla aggregerade funktioner, vars argument återigen kan vara en första orderlogik fråga. Införandet av aggregerade funktioner i första ordningens logik, samt uppgraderingen av skogens enhetliga provtagningsförfarande till utrymmet för första ordningens logik, skapar ett antal komplikationer. Vi tar itu med dessa och föreslår en lösning för dem. Den resulterande första ordningen slumpmässig skogsinduktionsalgoritm har implementerats och integrerats i ACE-ilProlog-systemet, och experimentellt utvärderats på en mängd olika dataset. Resultaten visar att den första ordningens slumpmässiga skogar med komplexa aggregat är en effektiv och effektiv metod för att lära sig relationsklassificeringar som omfattar aggregat över komplexa urval.
Endast ACE-systemet integrerar komplexa aggregat REF ) i första ordningen träd, Tilde, och i första ordningen slumpmässiga skogar, FORF.
First order random forests: Learning relational classifiers with complex aggregates
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}