パターン識別問題におけるルール抽出と進化型多目的ルール選択

抄録

本論文ではデータマイニングの後処理としての進化型多目的ルール選択の有効性を検討する．まず，信頼度と支持度を用いて様々な評価基準を設定し数値データからIf-thenルールを抽出する．次に，抽出したルールを候補とする進化型多目的ルール選択を行う．進化型多目的ルール選択により識別性能が改善できることを示す．また，識別性能とルール数の間のトレードオフの存在も示す．