Sääntöinduktio (RIPPER)
Sääntöinduktio, ja erityisesti RIPPER (Repeated Incremental Pruning to Produce Error Reduction) -algoritmi, on ohjatun koneoppimisen menetelmä, joka oppii tiiviin joukon IF-THEN -luokittelusääntöjä merkitystä harjoitusdatasta. William W. Cohenin vuonna 1995 esittelemä RIPPER käyttää erillään-ja-valloita -strategiaa yhdistettynä vähimmän kuvauksen pituuden (MDL) karsintaan tuottaakseen sääntöjä, jotka ovat sekä tarkkoja että tulkittavia, tehden siitä merkkipaalualgoritmin induktiivisen sääntöoppimisen alalla.
Lue koko menetelmä
Kirjaudu sisään maksuttomalla tilillä lukeaksesi tämän osion.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Lähteet
- 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 ↗
Näin viittaat tähän sivuun
ScholarGate. (2026, June 2). Rule Induction (RIPPER). ScholarGate. https://scholargate.app/fi/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.
- Assosiaatiosääntöjen louhinta (Apriori)Koneoppiminen↔ compare
- PäätöspuuKoneoppiminen↔ compare
Tähän viittaavat
Huomasitko virheen tällä sivulla? Ilmoita siitä tai ehdota korjausta →