Tema 11: Inducción de Reglas p. 1/1

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María Victoria Salazar Gallego
hace 7 años
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1 Tema 11: Inducción de Reglas Pedro Larrañaga, Iñaki Inza, Abdelmalik Moujahid Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial Universidad del País Vasco Tema 11: Inducción de Reglas p. 1/1

2 Introducción Inducción de reglas, paradigma: Transparente Fácilmente comprensible y aplicable Mas genérico que los árboles de clasificación Tema 11: Inducción de Reglas p. 2/1

3 IREP (Fürnkranz y Widner, 1994): Reglas en forma normal disyuntiva Una regla (rule) está constituida por una conjunción de literales R j `X 7 = x 1 7 & `X14 = x 2 14 & `X24 = x 1 24 R j constituida por la intersección de los 3 literales siguientes: `X7 = x 1 7, `X14 = x 2 14 y `X24 = x 1 24 Un conjunto de reglas (rule set) está formado por una disyunción de reglas R 1 or R 2 or... or R k Una regla parcial (partial rule), R par j de una determinada regla R j está constituida por la intersección de un subconjunto de los literales a partir de los cuales se forma R j R par j `X 7 = x 1 7 & `X14 = x 2 14 es una regla parcial de la regla R j definida anteriormente Tema 11: Inducción de Reglas p. 3/1

4 D conjunto de casos o patrones etiquetados se particiona en dos subconjuntos: D pos conjunto de patrones positivos; D neg conjunto de patrones negativos Cada uno de los subconjuntos anteriores se subdivide en otros dos subconjuntos: D grow pos y D prune pos subconjuntos relacionados respectivamente con la construcción y el podado de las reglas Análogamente D grow neg y D prune neg D = Dpos D neg = (D grow pos D prune pos ) (D grow neg D prune neg ) Dpos D neg = D grow pos D prune pos = D grow neg D prune neg = Tema 11: Inducción de Reglas p. 4/1

5 Partición del fichero de casos etiquetados de partida D Tema 11: Inducción de Reglas p. 5/1

6 IREP induce basándose en Dgrow pos y D grow neg el conjunto de reglas (rule set) de manera voraz, escogiéndose en cada paso añadir el mejor literal a la regla parcial partial rule en construcción GrowRule añade de forma repetida a la regla parcial (partial rule) R par el literal que da origen a la regla parcial R par con mayor valor del criterio: v `R par, R par, D grow pos, D grow neg «pos pos = cu» log «2 + log 2 pos + neg pos + neg cu porcentaje de ejemplos positivos en Dgrow pos que siento cubiertos por R par están también cubiertos por R par (regla parcial más específica que R par ) pos número de ejemplos positivos cubiertos por R par en D grow pos neg número de ejemplos negativos cubiertos por R par en D grow neg pos número de ejemplos positivos cubiertos por R par en D grow pos neg número de ejemplos negativos cubiertos por R par en D grow neg Tema 11: Inducción de Reglas p. 6/1

7 Supongamos que la regla parcial, R par, cubre 90 ejemplos de los cuales 70 son positivos y 20 negativos R m,par especialización mala de R par, con la cual se van a cubrir 50 ejemplos positivos y 20 ejemplos negativos R b,par especialización buena de R par, la cual cubre 70 ejemplos positivos y 10 ejemplos negativos v (R par, R m,par, D grow pos, D grow neg ) [ ( = ) ( 70 log )] log2 70 v ( ) R par, R b,par, D grow pos, D [ ( grow neg = ) ( 70 log )] log2 80 El valor del criterio para R b,par es superior al correspondiente al R m,par Tema 11: Inducción de Reglas p. 7/1

8 El proceso de crecimiento, GrowRule, finaliza cuando no se encuentra ningún literal cuya inclusión en la regla parcial permita que la regla especializada mejore el criterio v (R par, R par, D grow pos, D grow neg ) ) Entonces comienza con el proceso de podado, PruneRule, de dicha regla PruneRule plantea el borrado, de manera secuencial, y empezando por el último literal introducido a la regla en su fase de crecimiento Se van a ir borrando (podando) literales mientras se mejore el criterio v (Rule, D prune pos, D prune neg ), siendo Neg neg v (Rule, D prune pos, D prune neg ) = pos P os + neg con: pos número de ejemplos positivos en Dprune pos cubiertos por la regla Neg número de ejemplos en Dprune neg neg número de ejemplos negativos en Dprune neg cubiertos por la regla Pos número de ejemplos en Dprune pos Tema 11: Inducción de Reglas p. 8/1

9 Procedure IREP Begin Ruleset= whiled P os = D Grow P os D P rune P os do /* Construir y podar una nueva regla */ Dividir D en D Grow P os D Grow Neg D P rune P os D P rune Neg Rule:=GrowRule(D Grow P os D Grow Neg ) Rule:=PruneRule(Rule, D P rune P os, D P rune Neg ) if la tasa de error de Rule en D P rune P os D P rune Neg > 50 % then return RuleSet else Añadir Rule a RuleSet Borrar ejemplos abiertos por Rule de D endif end while return RuleSet End Tema 11: Inducción de Reglas p. 9/1

10 RIP P ER (Repeated Incremental Pruning Produce Error Reduction) RIP P ER (Cohen (1995)) mejora de IREP en tres aspectos: 1. Métrica alternativa para la fase de poda R1 cubre 2000 ejemplos positivos en D prune pos y 1000 ejemplos negativos en D prune neg. R 2 cubre 1000 ejemplos positivos en D prune pos y 1 ejemplo negativo en D prune neg IREP va a preferir R1 a R 2, ya que (Neg 1000) P os + Neg > (Neg 1) P os + Neg y sin embargo es intuitivo que la R 2 es preferible a R 1 RIP P ER basa su poda en el criterio siguiente: v (Rule, D prune pos, D prune neg ) = P os neg P os + neg < y R 2 se seleccionaría frente a R 1 Tema 11: Inducción de Reglas p. 10/1

11 RIP P ER (Repeated Incremental Pruning Produce Error Reduction) 2. Incorporación de un heurístico para determinar cuándo parar el proceso de añadir reglas 3. RIP P ER posteriormente a todo el proceso visto para IREP efectúa una búsqueda local para optimizar el conjunto de reglas (rule set) de dos maneras diferentes: Reemplazando una regla Ri que forma parte del rule set { R 1,..., R i 1, R i, R i+1,..., R k } por R i, siempre y cuando el rule set correpondiente tenga un menor error en la clasificación en D prune pos D prune neg Revisar una determinada regla Ri añadiendo literales para que así se consiga un menor error en D prune pos D prune neg Tema 11: Inducción de Reglas p. 11/1

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