Abstract-This paper introducerar en fuzzy-rule-baserad klassificeringsmetod som kallas fuzzy round robin [upprepad inkrementell beskärning för att producera felreduktion (RIPER)] (FR3). Som namnet antyder, FR3 bygger på RIPPER algoritm, en state-of-theart regelinlärare. Mer specifikt, i samband med polykotom klassificering, använder den en luddig förlängning av RIPPER som en basinlärare inom en runda robin system, och därmed kan ses som en luddig variant av R3 inlärare som nyligen har införts i litteraturen. Ett av de viktigaste inslagen i FR3, jämfört med dess icke-fuzzy motsvarighet, är dess förmåga att representera olika aspekter av osäkerhet som ingår i ett klassificeringsbeslut på ett mer troget sätt. FR3 utgör således grunden för genomförandet av "tillförlitliga klassificeringar" som kan avstå från ett beslut när det inte är tillräckligt säkert, eller åtminstone ange att en klassificering inte fullt ut stöds av de aktuella empiriska bevisen. Dessutom visar våra experimentella resultat att FR3 överträffar R3 när det gäller klassificeringsnoggrannhet och därför tyder på att den producerar förutsägelser som inte bara är mer tillförlitliga utan också mer exakta. Den utmärkta klassificeringen av FR3 bekräftas dessutom genom att jämföra den med andra toppmoderna (fuzzy) regelinlärare.
I denna kategori förtjänar den regelinlärare i FR3 som nyligen föreslagits av REF ett särskilt omnämnande.
FR3: A Fuzzy Rule Learner for Inducing Reliable Classifiers
{'venue': 'IEEE Transactions on Fuzzy Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Fuzzy Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}