Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper sets out to design hyperbox classifiers of high interpretation capabilities. They are based on a collection of hyperboxes – generic and highly interpretable geometric descriptors of data belonging to a certain class. Such hyperboxes directly translate into conditional statements (rules) taking on the well‐known format “if feature1assumes values in [a,b] and feature2assumes values in [d,f] and … and featurenassumes values in [w,z] then classω” where the intervals ([a,b],…[w,z]) are the respective edges (features) of the corresponding hyperbox. Design/methodology/approach The proposed design process of hyperboxes consists of two main phases. In the first phase, a collection of “seeds” of the hyperboxes is constructed through data clustering being realized by means of the fuzzy C‐means algorithm. During the second phase, the hyperboxes are “grown” (expanded) by applying mechanisms of genetic optimization (and genetic algorithm, in particular). Findings It is demonstrated how the underlying geometry of the hyperboxes supports an immediate interpretation of arrhythmia data by linking the ranges of the features (parameters of the ECG signal) forming the edges of the hyperboxes with the two classes of the signals (normal – abnormal). A collection of comprehensive experiments offers an interesting insight into the geometry of the individual categories of the ECG signals and discusses how the resulting hyperbox classifiers link their geometric properties with the obtained classification rates. Research limitations/implications The structure of the classifier is essential to enhance interpretation capabilities of the architecture and generate a collection of “if‐then” classification rules. Originality/value The study addresses an issue of design of highly interpretable, granular classifiers with the use of the technology of computational intelligence and evolutionary optimization, in particular.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».