I detta dokument undersöks tolkningens-noggrannheten av luddiga regelbaserade klassificeringar med hjälp av en multiobjektiv fuzzy genetik-baserad maskininlärning (GBML) algoritm. Vår GBML algoritm är en hybridversion av Michigan och Pittsburgh metoder, som genomförs inom ramen för evolutionär multiobjektiv optimering (EMO). Varje fuzzy regel representeras av dess tidigare fuzzy uppsättningar som ett heltal sträng av fast längd. Varje luddig regelbaserad klassificering, som är en uppsättning luddiga regler, representeras som en koncatenerad heltal sträng av variabel längd. Vår GBML algoritm maximerar samtidigt noggrannheten i regeluppsättningar och minimerar deras komplexitet. Noggrannheten mäts med antalet korrekt klassificerade träningsmönster medan komplexiteten mäts med antalet luddiga regler och/eller det totala antalet tidigare betingelser för luddiga regler. Vi undersöker avvägningen mellan tolkningsbarhet och noggrannhet för utbildningsmönster genom beräkningsförsök på vissa referensdatauppsättningar. En tydlig avräkningsstruktur visualiseras för varje datamängd. Vi undersöker också avvägningen mellan tolkningsbarhet och noggrannhet för testmönster. På grund av överbestämmande till träningsmönster, en tydlig kompromissstruktur erhålls inte alltid i beräkningsförsök för testmönster.
Författarna i REF undersökte avvägningen mellan tolkningsbarhet och noggrannhet i luddiga regelbaserade klassificeringar med hjälp av en multiobjektiv fuzzy genetikbaserad maskininlärningsalgoritm (GBML).
Analysis of interpretability–accuracy tradeoff of fuzzy systems by multiobjective fuzzy genetics-based machine learning
{'venue': 'Int. J. Approx. Reason', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}