A Simple Fuzzy Classifier based on Inconsistency Analysis of Lab...

基于标记的训练数据的不一致性分析，可以识别出一个非常简单的模糊分类器。 该方法应用于 COIL 挑战 2000 直邮问题，并在前 800 个选定客户中产生了 121 个选定的大篷车政策。 由于此结果与比赛获胜者的结果相同，因此所提出的方法是尝试最简单的第一种方法如何在现实生活中有效的示例。 该算法可用于从标记的观察数据中获得准确但可解释的基于模糊规则的分类器。 第一步，根据标记数据的统计分析和简单的数据挖掘工具（例如特征选择方法）初始化模型的结构。 在特征选择步骤之后，算法将特征的不一致性分析转化为模糊集。 最后，通过调整结果模型的参数来优化分类器的准确性。 该算法也描述在： J. Abonyi、H. Roubos，基于标记数据不一致分析的简单模糊分类器”，第 12 章：CoIL 挑战 2000：保险公司案例，Peter van der Putten 和 Maarten van So