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.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- 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.
- Поиск ассоциативных правил (Apriori)Машинное обучение↔ compare
- Дерево решенийМашинное обучение↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →