Resumen de FUZZYCN2: un algoritmo de extracción de listas de reglas difusas

Pablo Martín Muñoz, Francisco José Moreno Velo

• La mayoría de los algoritmos de extracción de reglas de clasificación difusas producen reglas con antecedentes conjuntivos en los que aparecen todos los atributos del sistema. Con este tipo de antecedentes, el número de reglas crece exponencialmente en función del número de atributos. Este trabajo presenta un nuevo algoritmo de extracción de reglas de clasificación difusas llamado FuzzyCN2. Se trata de una versión difusa del conocido algoritmo CN2 y genera una lista ordenada de reglas. El algoritmo produce reglas donde no todos los atributos están presentes y permite, además, utilizar modificadores lingüísticos en estas reglas. Esto permite reducir el número de reglas con respecto a los resultados de los algoritmos convencionales.