Inducción de Reglas (RIPPER)

La Inducción de Reglas, y específicamente el algoritmo RIPPER (Repeated Incremental Pruning to Produce Error Reduction), es un método de aprendizaje automático supervisado que aprende un conjunto compacto de reglas de clasificación SI-ENTONCES a partir de datos de entrenamiento etiquetados. Introducido por William W. Cohen en 1995, RIPPER aplica una estrategia de separar y conquistar (separate-and-conquer) combinada con la poda de mínima descripción (MDL, Minimum Description Length) para generar reglas que son tanto precisas como interpretables, convirtiéndolo en un algoritmo de referencia en el campo del aprendizaje inductivo de reglas.