Inducción de reglas
La inducción de reglas es un área del aprendizaje automático en la que las reglas formales se extraen de un conjunto de observaciones. Las reglas extraídas pueden representar un modelo científico completo de los datos o simplemente representar patrones locales en los datos.
La minería de datos en general y la inducción de reglas en detalle intentan crear algoritmos sin programación humana pero analizando las estructuras de datos existentes. [1] : 415- En el caso más sencillo, una regla se expresa con “sentencias si-entonces” y se creó con el algoritmo ID3 para el aprendizaje del árbol de decisiones. [2] : 7 [1] : 348 El algoritmo de aprendizaje de reglas toma datos de entrenamiento como entrada y crea reglas dividiendo la tabla con análisis de conglomerados . [2] : 7 Una posible alternativa al algoritmo ID3 es la programación genética que hace evolucionar un programa hasta que se ajusta a los datos. [3] : 2
La creación de diferentes algoritmos y probarlos con datos de entrada se puede realizar en el software WEKA. [3] : 125 Las herramientas adicionales son bibliotecas de aprendizaje automático para Python como scikit-learn.
