Machine learningRule learning

Индукция правил (RIPPER)

Индукция правил, и в частности алгоритм RIPPER (Repeated Incremental Pruning to Produce Error Reduction), является методом обучения с учителем, который извлекает компактный набор правил классификации ЕСЛИ-ТО из размеченных обучающих данных. Представленный Уильямом В. Коэном в 1995 году, RIPPER применяет стратегию разделения и завоевания (separate-and-conquer) в сочетании с отсечением по принципу минимальной длины описания (MDL) для генерации правил, которые являются одновременно точными и интерпретируемыми, что делает его знаковым алгоритмом в области индуктивного обучения правил.

Открыть в MethodMindСкороВидеоСкороDownload slides

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Источники

  1. 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

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 2). Rule Induction (RIPPER). ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.

Compare side by side

Упоминается в

ScholarGateRule Induction (Rule Induction (RIPPER)). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/machine-learning/rule-induction · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026