Detta dokument behandlar den välkända klassificeringsuppgiften för datautvinning, där målet är att upptäcka regler som förutser klassen av exempel (registreringar av en viss datamängd). När det gäller datautvinning är små skillnader regler som omfattar ett litet antal exempel. Därför är dessa regler oftast felbenägna, vilket bidrar till en minskning av prediktiv noggrannhet. Vid första anblicken är detta inte ett allvarligt problem, eftersom effekterna på prediktiv noggrannhet bör vara små. Men även om varje liten disjunkt omfattar några få exempel, kan uppsättningen av alla små diskonteringar omfatta ett stort antal exempel. Detta dokument visar att så är fallet i flera uppsättningar uppgifter. Detta dokument tar också upp problemet med små skillnader genom att använda en hybrid beslutsträd/genetisk algoritm metod. I huvudsak klassificeras exempel som hör till stora diskonteringar av regler som produceras av en beslutsträdsalgoritm (C4.5), medan exempel som hör till små diskonteringar klassificeras av en genetisk algoritm som är särskilt utformad för att upptäcka små diskonterade regler. Vi presenterar resultat som jämför den prediktiva noggrannheten av detta hybridsystem med prediktionsnoggrannheten av tre versioner av endast C4.5 i åtta public domain dataset. Sammantaget visar resultaten att vårt hybridsystem uppnår bättre prediktiv noggrannhet än alla tre versionerna av enbart C4.5.
Dessutom används en hybrid beslut träd /-genetisk algoritm för att upptäcka små disjunkt regler i REF.
A genetic algorithm for discovering small disjunct rules in data mining
{'venue': 'Applied Soft Computing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}