事例からのルール抽出 : RF2アルゴリズム
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概要
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知識獲得はエキスパートシステム構築の最重要課題である.エキスパートからの知識(ルール)抽出は困難で,可能な限りの自動化が強く望まれている.本論文では,応用の広い分類問題を対象に,簡潔で十分に汎化した分類ルールを少ない事例からでも抽出可能とするRF2法を提案する.RF2法はルール候補の生成と精錬の2フェーズからなり,正の事例の紀述を遂次一般化することによりルール候補を生成し,IDAと呼ばれる探索手法を用いてそれらを最適なルールの集合に精錬する.RF2法を人工問題へ適用した結果,PAC-学習で必要とされる4分の1の数の事例から,十分に正確なルールを抽出できた.また,最新のルール抽出法であるGREEDY3でも抽出できなかったルールを少ない事例からでも抽出できた.RF2法を医療診断問題へ適用した結果,未知の事例に対する正答率が医者の知識を用いて作成したエキスパートシステムのものに匹敵した.抽出した7個のルールは,人間にとっても容易に理解できる程度に簡潔であった.さらに,抽出に要した時間はワークステーションを用いて2分程度であり,実用規模の問題にも十分適用可能であることが分かった.
- 1992-05-15
著者
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