Induzione di Regole (RIPPER)

L'Induzione di Regole, e in particolare l'algoritmo RIPPER (Repeated Incremental Pruning to Produce Error Reduction), è un metodo di apprendimento automatico supervisionato che apprende un insieme compatto di regole di classificazione IF-THEN da dati di addestramento etichettati. Introdotto da William W. Cohen nel 1995, RIPPER applica una strategia "separate-and-conquer" combinata con la potatura basata sul principio di minima descrizione (MDL) per generare regole che sono sia accurate che interpretabili, rendendolo un algoritmo di riferimento nel campo dell'apprendimento induttivo di regole.