数据挖掘 - 基于规则的分类
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数据挖掘 - 基于规则的分类
IF-THEN 规则
基于规则的分类器使用一组 IF-THEN 规则进行分类。我们可以从以下表达规则 -
IF 条件 THEN 结论
让我们考虑一个规则 R1，
R1: IF age = youth AND student = yes
THEN buy_computer = yes
要记住的要点 −
规则的 IF 部分称为先行规则或者precondition.
规则的 THEN 部分称为规则结果.
条件的先行部分由一个或多个属性测试组成，并且这些测试是逻辑与的。
后续部分包括类别预测。
Note- 我们也可以将规则 R1 编写如下 -
R1: (age = youth) ^ (student = yes))(buys computer = yes)
如果条件对给定的元组成立，则满足前件。
规则提取
在这里，我们将学习如何通过从决策树中提取 IF-THEN 规则来构建基于规则的分类器。
Points to remember −
从决策树中提取规则 -
为从根到叶节点的每条路径创建一个规则。
为了形成一个规则前件，每个分割标准都是逻辑与的。
叶节点保存类预测，形成规则结果。
使用顺序覆盖算法的规则归纳
顺序覆盖算法可用于从训练数据中提取 IF-THEN 规则。我们不需要先生成决策树。在这个算法中，给定类的每个规则都覆盖了该类的许多元组。
一些顺序覆盖算法是 AQ、CN2 和 RIPPER。根据一般策略，一次学习一个规则。每次学习规则时，都会删除该规则所覆盖的元组，然后继续处理其余的元组。这是因为决策树中每个叶子的路径都对应一个规则。
Note− 决策树归纳可以被认为是同时学习一组规则。
以下是顺序学习算法，其中一次学习一个类的规则。当从 Ci 类学习规则时，我们希望该规则仅覆盖 C 类的所有元组，而没有任何其他类的元组。
Algorithm: Sequential Covering
Input:
D, a data set class-labeled tuples,
Att_vals, the set of all attributes and their possible values.
Output: A Set of IF-THEN rules.
Method:
Rule_set={ }; // initial set of rules learned is empty
for each class c do
repeat
Rule = Learn_One_Rule(D, Att_valls, c);
remove tuples covered by Rule form D;
until termination condition;
Rule_set=Rule_set+Rule; // add a new rule to rule-set
end for
return Rule_Set;
规则修剪
该规则被修剪是由于以下原因 -
质量评估是在原始训练数据集上进行的。该规则可能在训练数据上表现良好，但在后续数据上表现不佳。这就是为什么需要规则修剪的原因。
通过删除连接来修剪规则。如果 R 的修剪版本的质量高于在独立元组集上评估的质量，则规则 R 被修剪。
FOIL是一种简单有效的规则剪枝方法。对于给定的规则 R，
FOIL_Prune = pos - neg / pos + neg
其中 pos 和 neg 分别是 R 覆盖的正元组的数量。
Note− 该值将随着修剪集上 R 的准确度而增加。因此，如果 R 的修剪版本的 FOIL_Prune 值更高，则我们修剪 R。
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