InforLorV4, PascalFrancis, Corpus, bibRecord, 000B80

Classification par portée à partir de règles et d'exemples

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Classification par portée à partir de règles et d'exemples

Auteurs : N. Lachiche ; P. Marquis

Source :

RBID : Pascal:98-0522300

Descripteurs français

Pascal (Inist)
- Système intelligent, Classification automatique, Programmation logique, Algorithme apprentissage, Plus proche voisin.

English descriptors

KwdEn :
- Automatic classification, Intelligent system, Learning algorithm, Logical programming, Nearest neighbour.

Abstract

Dans cet article, nous présentons une extension aux règles d'une technique de classification introduite récemment, la classification par portée. Cette technique est une approche à base d'instances mais elle possède une caractérisation à base de règles. Afin d'améliorer l'intelligibilité et l'efficacité des classifieurs obtenus par classification par portée à partir d'exemples seuls, nous généralisons les exemples en règles en utilisant la classification par portée lors d'une phase d'apprentissage. Les règles ainsi engendrées et les exemples restants (et éventuellement des règles additionnelles fournies par l'utilisateur) constituent un nouvel ensemble d'apprentissage sur la base duquel la classification par portée étendue fonctionne. Expérimentalement, nous montrons que des gains en intelligibilité, efficacité et même en précision sont possibles.

Notice en format standard (ISO 2709)

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Format Inist (serveur)

NO :	PASCAL 98-0522300 INIST
FT :	Classification par portée à partir de règles et d'exemples
ET :	(Scope classification learning from rules and instances)
AU :	LACHICHE (N.); MARQUIS (P.)
AF :	CRIN/CNRS - INRIA Lorraine, Bâtiment LORIA, B.P. 239/54506 Vandœuvre-lès-Nancy/France (1 aut.); CRIL/Université d'Artois, Rue de l'Université, S.P. 16/62307 Lens/France (2 aut.)
DT :	Congrès; Niveau analytique
SO :	Reconnaissance des formes et intelligence artificielle. Congrès/11/1998-01-20/Clermont Ferrand FRA; France; Paris: AFCET; Da. 1997; Pp. 149-158
LA :	Français
FA :	Dans cet article, nous présentons une extension aux règles d'une technique de classification introduite récemment, la classification par portée. Cette technique est une approche à base d'instances mais elle possède une caractérisation à base de règles. Afin d'améliorer l'intelligibilité et l'efficacité des classifieurs obtenus par classification par portée à partir d'exemples seuls, nous généralisons les exemples en règles en utilisant la classification par portée lors d'une phase d'apprentissage. Les règles ainsi engendrées et les exemples restants (et éventuellement des règles additionnelles fournies par l'utilisateur) constituent un nouvel ensemble d'apprentissage sur la base duquel la classification par portée étendue fonctionne. Expérimentalement, nous montrons que des gains en intelligibilité, efficacité et même en précision sont possibles.
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