事例からのルール抽出：RF2アルゴリズム

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 1992-05-15
• タイトル: 事例からのルール抽出：RF2アルゴリズム
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Rule Extraction from Facts : RF2 Algorithm
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 論文
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• その他タイトル / その他のタイトル: 人工知能
• 著者所属: NTTコミュニケーション科学研究所
• 著者所属: NTTコミュニケーション科学研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Communication Science Laboratories
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Communication Science Laboratories
• 著者名: 斉藤, 和巳; 中野, 良平
• 著者名(英): Kazumi, Saito; Ryohei, Nakano
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 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
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 33, 号 5, p. 628-635, 発行日 1992-05-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764