Abstract-Classification är en av de grundläggande uppgifterna för data mining. De flesta regler induktion och beslut träd algoritmer utför lokala, girig sökning för att generera klassificeringsregler som ofta är mer komplexa än nödvändigt. Evolutionära algoritmer för mönsterklassificering har nyligen fått ökad uppmärksamhet eftersom de kan utföra globala sökningar. I detta dokument föreslår vi en ny metod för att upptäcka klassificeringsregler genom att använda genuttrycksprogrammering (GEP), en ny teknik för genetisk programmering (GP) med linjär representation. Tidigare upptäckta regler kan omfatta många olika kombinationer av attribut. För att vägleda sökprocessen föreslår vi en fitnessfunktion med tanke på både regelkonsistensvinsten och fullständigheten. En multiklass klassificering problem formuleras som flera två-klass problem genom att använda en-mot-all inlärningsmetod. Den övergripande strategin tillämpas för att lära sig flera regler om de är tillämpliga för varje klass. Kompakta regeluppsättningar utvecklas därefter med hjälp av en tvåfasbeskärningsmetod baserad på principen om minsta beskrivningslängd (MDL) och integrationsteorin. Vår strategi är också bullertolerant och kan hantera både numeriska och nominella attribut. Försök med flera referensdatauppsättningar har visat upp till 20 % förbättring av valideringsnoggrannheten, jämfört med C4.5-algoritmer. Dessutom är den föreslagna GEP-metoden mer effektiv och tenderar att generera kortare lösningar jämfört med kanoniska trädbaserade GP-klassificerare.
Gene Expression Programmering (GEP) är en ny metod för att extrahera klassificeringsregler genom att använda genetisk programmering med linjär representation REF.
Evolving accurate and compact classification rules with gene expression programming
{'venue': 'IEEE Trans. Evol. Comput', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}