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

José Ranilla Pastor, Ricardo Mones Lastra, Antonio Bahamonde Rionda

• español

  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.

• English

  Starting from a collection of training examples, machine learning systems must find reliable classification mechanisms for unseen cases. Since the searching space has a huge size, heuristic methods are used. In this paper we present a new heuristic measure for the impurity of rules that can be used in a variety of tasks in a machine learning environment. In fact, it has been succesfully used in our system ABANICO. To close the paper we report some experimental results in problems with and without noise.