ABSTRACT Vi introducerar en ny metod för att upptäcka många diversifierade och betydande regler från profileringsdata med hög dimension. Vi föreslår också att man aggregerar de diskriminerande befogenheterna i dessa regler för tillförlitliga förutsägelser. De upptäckta reglerna visar sig innehålla lågrankade funktioner. Dessa funktioner är ibland nödvändiga för klassificering för att uppnå perfekt noggrannhet. Användningen av lågrankade men väsentliga funktioner i vår metod är i linje med den rådande användningen av ett adhoc antal endast topprankade funktioner. På ett brett spektrum av datamängder visade vår metod mycket konkurrenskraftig noggrannhet jämfört med den bästa prestandan hos andra typer av klassificeringsmodeller. Förutom exakthet ger vår metod också begripliga regler för att hjälpa till att belysa översättningen mellan rådata och användbar kunskap.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. Ref upptäckte många diversifierade och betydande regler från högdimensionella profileringsdata och föreslagen aggregation av den diskriminerande kraften hos dessa regler för tillförlitliga förutsägelser.
Discovery of significant rules for classifying cancer diagnosis data
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}