Реализация алгоритмов индуктивного вывода

Решающее дерево, построенное с помощью программы first-class по базе фактов (табл. 5) имеет следующий вид:

Поясним, как работает алгоритм индуктивного вывода на основе полученных результатов.

На первом этапе работы алгоритма определяется множество пороговых значений для базы фактов:

r11 = 55 r21 = 55

r12 = 0,275 r22 = 0,275

Величина информационной меры для простейших условий с пороговыми значениями выглядит следующим образом:

G(r11) = -0,68291

G(r21) = -0,32133 *

G(r12) = -0,59413

G(r22) = -0,68291

Здесь пороговое значение r21 обладает наибольшей классифицирующей силой и разбивает базу фактов на два подмножества. Далее следует рассматривать два случая:

Случай «А».

Ему соответствуют факты с номерами: 3, 4, 7 (табл. 6)

Все примеры принадлежат одному классу {good}.

Таблица 6. База фактов

F

+

(Х2

³

55)

Случай «Б».

Ему соответствуют факты с номерами 1, 2, 5, 6, которые принадлежат разным классам (табл. 7).

Таблица 7. База фактов

F

-

(Х2

£

55)

Пороговые значения для случая «Б»:

r11 = 55

r12 = 0,275

Информационная мера:

G(r11) = -0,56234

G(r12) = 0

Выбираем порог r12 как наиболее информативный. Разбиваем подмножество «Б» базы фактов на две части «Б1» и «Б2» (табл. 8 и 9).

Примеры каждой из полученных частей принадлежат одному классу. Таким образом, построение дерева завершено.

Таблица 8. База фактов

F

+

(Х1

³