ルール補填によるMLEM2決定ルール群の分類精度の改善

抄録

ラフ集合アプローチでは，クラス分類に関するデータ表から決定ルール群が抽出され，未分類データのクラス分類に用いられる．しかし，ルール抽出の基となるデータ表に起こりうるすべてのパターンが含まれているとは限らず，部分的に一致する決定ルールを用いて推定することも少なくない．本研究で は，このような部分一致の発生による精度低下の問題を取り上げ，一部属性が欠如しても精度が十分に高いルールを追加することを提案する．これにより分類精度が向上するか否かを数値実験により検討する．