Evaluation of Decision Rules by Qualities for Decision-Making Systems
Notice bibliographique
Résumé
A ‘traditional’ learning algorithm that can induce a set of decision rules usually represents a robust and comprehensive system that discovers a knowledge from usually large datasets. We call this discipline Data Mining (DM). Any classifier, expert system, or generally a decision-supporting system can then utilize this decision set to derive a decision (prediction) about given problems, observations, diagnostics. DM can be defined as a nontrivial process of identifying valid, novel, and ultimately understandable knowledge in data. It is understood that DM as a multidisciplinary activity points to the overall process of determining a useful knowledge from databases, i.e. extracting highlevel knowledge from low-level data in the context of large databases. A rule-inducing learning algorithm may yield either an ordered or unordered set of decision rules. The latter seems to be more understandable by humans and directly applicable in most expert systems or decisionsupporting ones. However, classification utilizing the unordered-mode decision rules may be accompanied by some conflict situations, particularly when several rules belonging to different classes match (‘fire’ for) an input to-be-classified (unseen) object. One of the possible solutions to this conflict is to associate each decision rule induced by a learning algorithm with a numerical factor which is commonly called the rule quality. The chapter first surveys empirical and statistical formulas of the rule quality and compares their characteristics. Statistical tools such as contingency tables, rule consistency, completeness, quality, measures of association, measures of agreement are introduced as suitable vehicles for depicting a behaviour of a decision rule. After that, a very brief theoretical methodology for defining rule qualities is acquainted. The chapter then concludes by analysis of the formulas for rule qualities, and exhibits a list of future trends in this discipline.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».