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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

Monotonicity and Symmetry of IFPD Bayesian Confirmation Measures

verfasst von : Emilio Celotto, Andrea Ellero, Paola Ferretti

Erschienen in: Modeling Decisions for Artificial Intelligence

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

IFPD confirmation measures are used in ranking inductive rules in Data Mining. Many measures of this kind have been defined in literature. We show how some of them are related to each other via weighted means. The special structure of IFPD measures allows to define also new monotonicity and symmetry properties which appear quite natural in such context. We also suggest a way to measure the degree of symmetry of IFPD confirmation measures.

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Fußnoten
1
As a matter of fact, when the evidence E disconfirms conclusion H, i.e. \(P(H|E)<P(H)\), both \(Z_1\) and \(Z_2\) assume a negative value: strictly speaking their harmonic mean is not defined, but the proposed link (1) among measures holds, with the same meaning. In the neutrality case we have the boundary values \(K=Z=0\) and their link cannot be defined by a harmonic mean like (1).
 
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Metadaten
Titel
Monotonicity and Symmetry of IFPD Bayesian Confirmation Measures
verfasst von
Emilio Celotto
Andrea Ellero
Paola Ferretti
Copyright-Jahr
2016
Buch
Modeling Decisions for Artificial Intelligence

Print ISBN: 978-3-319-45655-3

Electronic ISBN: 978-3-319-45656-0

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-45656-0_10

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