El nivel de impureza de una regla de clasificación aprendida a partir de ejemplos

  1. José Ranilla Pastor 1
  2. Ricardo Mones Lastra 1
  3. Antonio Bahamonde 1
  1. 1 Universidad de Oviedo
    info

    Universidad de Oviedo

    Oviedo, España

    ROR https://ror.org/006gksa02

Buch:
CAEPIA'97: actas
  1. Botti, Vicent (coord.)

Verlag: Vicent Botti ; Asociación Española para la Inteligencia Artificial (AEPIA)

ISBN: 978-84-8498-765-9,  84-8498-765-5

Datum der Publikation: 1997

Seiten: 479-488

Kongress: Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial. (7. 1997. null)

Art: Konferenz-Beitrag

DIALNET GOOGLE SCHOLAR

Zusammenfassung

Los sistemas de aprendizaje automático, a partir de una colección de ejemplos de entrenamiento, deben concluir unos mecanismos de clasificación fiables sobre los casos no vistos. Dado que el tamaño del espacio de búsqueda es enorme, se deben usar métodos heurísticos. En este artículo presentamos una nueva medida heurística de la impureza de las reglas que puede ser usada en una gran variedad de tareas en el contexto del aprendizaje automático. De hecho, ha sido usada con éxito en nuestro sistema ABANICO. Para finalizar este artículo presentamos algunos resultados experimentales en problemas con y sin ruido.

Fuente de los datos: Dialnet