Nyligen genomförda studier inom datautvinning har föreslagit en ny klassificeringsmetod, kallad associativ klassificering, som enligt flera rapporter, såsom [7, 6], uppnår högre klassificeringsnoggrannhet än traditionella klassificeringsmetoder som C4.5. Men tillvägagångssättet lider också av två stora brister: 1) det genererar ett mycket stort antal föreningsregler, vilket leder till höga allmänna behandlingskostnader, och 2) dess förtroendebaserade regelutvärderingsåtgärd kan leda till överexekvering. I jämförelse med associativ klassificering är traditionella regelbaserade klassificeringar, såsom C4.5, FOIL och RIPPER, betydligt snabbare, men deras noggrannhet är i de flesta fall inte lika hög. I detta dokument föreslår vi en ny klassificeringsmetod, CPAR (Classification based on Prediktive Association Rules), som kombinerar fördelarna med både associativ klassificering och traditionell regelbaserad klassificering. I stället för att skapa ett stort antal kandidatregler som i associativ klassificering antar CPAR en girig algoritm för att generera regler direkt från utbildningsdata. Dessutom genererar och testar CPAR fler regler än traditionella regelbaserade klassificeringar för att undvika att viktiga regler saknas. För att undvika överbemanning använder CPAR förväntad noggrannhet för att utvärdera varje regel och använder de bästa k-reglerna i förutsägelsen.
I vissa verk som CPAR REF (Classification based on Prediktive Association Rules) är CARM-processen integrerad med prognosprocessen.
CPAR: Classification based on Predictive Association Rules
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}