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29.07.2015 | Theoretical Advances | Ausgabe 2/2017

Pattern Analysis and Applications 2/2017

MoNGEL: monotonic nested generalized exemplar learning

Zeitschrift:
Pattern Analysis and Applications > Ausgabe 2/2017
Autoren:
Javier García, Habib M. Fardoun, Daniyal M. Alghazzawi, José-Ramón Cano, Salvador García

Abstract

In supervised prediction problems, the response attribute depends on certain explanatory attributes. Some real problems require the response attribute to represent ordinal values that should increase with some of the explaining attributes. They are called classification problems with monotonicity constraints. In this paper, we aim at formalizing the approach to nested generalized exemplar learning with monotonicity constraints, proposing the monotonic nested generalized exemplar learning (MoNGEL) method. It accomplishes learning by storing objects in \({\mathbb {R}}^n\), hybridizing instance-based learning and rule learning into a combined model. An experimental analysis is carried out over a wide range of monotonic data sets. The results obtained have been verified by non-parametric statistical tests and show that MoNGEL outperforms well-known techniques for monotonic classification, such as ordinal learning model, ordinal stochastic dominance learner and k-nearest neighbor, considering accuracy, mean absolute error and simplicity of constructed models.

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