Une optimisation de l'extraction d'un jeu de règles s'appuyant sur les caractéristiques statistiques des données
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Auteurs : Martine Cadot ; Amedeo NapoliSource :
- Extraction des connaissances et apprentissage - Méthodes d'optimisation pour l'ECA, RSTI série RIA-ECA ; 2003.
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Abstract
Cet article présente un essai d'optimisation du jeu de règles extrait par la technique des motifs fréquents. Partant d'un tableau de données tiré d'un corpus de résumés d'articles scientifiques dans le domaine de la biologie moléculaire, on utilise les techniques usuelles d'extraction de règles d'association pour construire le jeu de règles associé aux données. On définit ensuite des règles « fortuites » par des techniques de simulation. On discute alors du choix de celles qu'il convient de supprimer afin d'optimiser le jeu de règles de départ. Les indices associés à des régles extraites de données s'appuient généralement sur le support et la confiance. On mentionne dans l'article les résultats obtenus avec d'autres indices de qualité des règles utilisés actuellement en fouille de données. Enfin, on se réfère aux propriétés statistiques des données afin de préparer la voie à une optimisation des jeux de règles extraits de bases de données variées, ce qui donne des pistes de prolongement à ce travail.
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