Konstruktiv Induktion är processen att omvandla den ursprungliga representationen av hårda begrepp med komplex interaktion till en representation som belyser regularitet. De flesta Constructive Induction metoder tillämpar en girig strategi för att hitta interagerande attribut och sedan konstruera funktioner över dem. Detta tillvägagångssätt misslyckas när komplex interaktion finns bland attribut och sökytan har hög variation. I detta dokument illustrerar vi vikten av att tillämpa Genetic Algorithms som en global sökstrategi för dessa metoder och presentera MFE2/GA 1, samtidigt som man jämför den med andra GA-baserade Constructive Induction metoder. Vi analyserar empiriskt våra Genetiska Algoritmers operatörer och jämför MFE2/GA med giriga metoder. Vi utförde också experiment för att utvärdera den presenterade metoden när konceptet har attribut som deltar i mer än en komplex interaktion. I experiment som utförs, MFE2/GA framgångsrikt finner interagerande attribut och konstruerar funktioner för att representera interaktioner. Resultat visar fördelen med att använda Genetiska Algoritmer för Constructive Induction jämfört med giriga metoder.
I REF diskuterar författarna vikten av att tillämpa GA som en global sökstrategi för CI-metoder och fördelarna med att använda dessa strategier istället för klassiska giriga metoder.
Constructive induction and genetic algorithms for learning concepts with complex interaction
{'venue': "GECCO '05", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}