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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

11. Inducing Modular Rules for Classification

verfasst von : Prof. Max Bramer

Erschienen in: Principles of Data Mining

Verlag: Springer London

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Abstract

This chapter begins by considering a method of post-pruning decision rules generated via a decision tree, which has the property that the pruned rules will not generally fit together to form a tree. Rules of this kind are known as modular rules. When using modular rules to classify unseen test data a conflict resolution strategy is needed and several possibilities for this are discussed. The use of a decision tree as an intermediate representation for rules is identified as a source of overfitting.
The Prism algorithm induces modular classification rules directly from a training set. Prism is described in detail, followed by a discussion of its performance as a classification algorithm relative to TDIDT.

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Literatur
[1]
Cendrowska, J. (1987). PRISM: an algorithm for inducing modular rules. International Journal of Man-Machine Studies, 27, 349–370. CrossRefMATH
[2]
Cendrowska, J. (1990). Knowledge acquisition for expert systems: inducing modular rules from examples. PhD Thesis, The Open University.
[3]
Bramer, M. A. (2000). Automatic induction of classification rules from examples using N-prism. In Research and development in intelligent systems XVI (pp. 99–121). Berlin: Springer. CrossRef
[4]
Quinlan, J. R. (1993). C4.5: programs for machine learning. San Mateo: Morgan Kaufmann.
Metadaten
Titel
Inducing Modular Rules for Classification
verfasst von
Prof. Max Bramer
Copyright-Jahr
2016
Verlag
Springer London
Buch
Principles of Data Mining

Print ISBN: 978-1-4471-7306-9

Electronic ISBN: 978-1-4471-7307-6

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-1-4471-7307-6_11