Induction de règles (RIPPER)

L'induction de règles, et plus spécifiquement l'algorithme RIPPER (Repeated Incremental Pruning to Produce Error Reduction), est une méthode d'apprentissage automatique supervisé qui apprend un ensemble compact de règles de classification SI-ALORS à partir de données d'entraînement étiquetées. Introduit par William W. Cohen en 1995, RIPPER applique une stratégie de séparation et conquête (separate-and-conquer) combinée à l'élagage par minimum description length (MDL) pour générer des règles à la fois précises et interprétables, ce qui en fait un algorithme de référence dans le domaine de l'apprentissage inductif de règles.