Inducció de regles (RIPPER)
La inducció de regles, i específicament l'algorisme RIPPER (Repeated Incremental Pruning to Produce Error Reduction), és un mètode d'aprenentatge automàtic supervisat que aprèn un conjunt compacte de regles de classificació IF-THEN a partir de dades d'entrenament etiquetades. Introduït per William W. Cohen el 1995, RIPPER aplica una estratègia de separar i conquerir (separate-and-conquer) combinada amb la poda (pruning) de la mínima longitud de descripció (MDL) per generar regles que són precises i interpretable, convertint-lo en un algorisme fonamental en el camp de l'aprenentatge inductiu de regles.
Llegeix el mètode complet
Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fonts
- Cohen, W. W. (1995). Fast effective rule induction. Proceedings of the 12th International Conference on Machine Learning, 115–123. DOI: 10.1016/B978-1-55860-377-6.50023-2 ↗
Com citar aquesta pàgina
ScholarGate. (2026, June 2). Rule Induction (RIPPER). ScholarGate. https://scholargate.app/ca/machine-learning/rule-induction
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Minera d'Associacions (Apriori)Aprenentatge automàtic↔ compare
- Arbre de decisióAprenentatge automàtic↔ compare
Citat per
Has vist cap problema en aquesta pàgina? Informa'n o suggereix una correcció →