在数据挖掘领域,基于规则的方法是一种重要的技术,用于从大量数据中发现模式并形成易于理解和解释的规则。这些规则通常采用“如果…那么…”的形式,用于分类和预测目的。本章主要介绍了基于规则的分类器的基本概念、工作原理以及相关的评估指标。 1. 基于规则的分类器:这类分类器利用一系列条件(如“血型=温暖”、“产卵=是”等)来判断记录所属的类别(如“鸟类”、“哺乳动物”等)。规则的左部(LHS)包含了前提条件,而右部(RHS)是根据这些条件得出的类别标签。例如,规则“如果血型为温暖且能产卵,那么是鸟类”。 2. 示例规则:通过给出的动植物例子,我们可以看到如何应用规则进行分类。例如,规则R1表示“如果生物不生育且会飞,那么它是鸟类”。通过比较实例的属性与规则,可以确定实例是否被规则覆盖,从而进行分类。 3. 规则覆盖范围和准确性:规则的覆盖范围是指满足规则前提条件的记录数量。规则的准确性则是指满足规则条件的记录中,实际结果与规则预测结果相符的比例。例如,对于规则“(状态=单身)→否”,覆盖率是40%,准确度是50%。 4. 工作原理:基于规则的分类器工作时,会检查每个记录是否满足任一规则的前提条件。如果满足,就根据规则的RHS进行分类。如狐猴满足规则R3,因此被归类为哺乳动物;而海龟同时满足R4和R5,可能需要采取特定策略处理这种情况。 5. 规则集的特性:规则集可以按照两种策略构建: - 相互排斥的规则:规则之间是独立且互斥的,每个记录仅由一个规则覆盖。 - 详尽的规则:所有可能的属性组合都有对应的规则。 6. 解决冲突和未覆盖记录:当记录触发多个规则时,可以通过投票方案决定分类结果。如果没有任何规则被触发,可以设定默认类别作为归属。 7. 有序规则集:规则按优先级排序,称为决策列表。记录首先匹配到的高优先级规则决定其分类,若无规则匹配,则采用默认类别。例如,生物分类规则中,先判断是否生育,再判断是否飞行,最后考虑是否生活在水中。 8. 排序方案:规则可以基于单一规则的质量或类别进行排序。基于规则的排序强调单个规则的重要性,而基于类别的排序则考虑同一类别下规则的统一性。 总结来说,基于规则的数据挖掘是通过构造和应用明确的条件-结果规则来分析数据的一种方法。它强调规则的可解释性和实用性,同时处理规则之间的关系和冲突,以实现有效的分类和预测。这种技术在各种领域,如市场分析、生物信息学和金融风险评估等,都有广泛应用。
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