面向简化规则的集成学习模型及规则约简策略
Research on ensemble learning model for simplified rules and rule reduction strategy
1. 哈尔滨工业大学 计算学部, 哈尔滨 150001
2. 智能警务四川省重点实验室, 四川 泸州 646000
3. 四川警察学院 道路交通管理系, 四川 泸州 646000
4. 黑龙江农垦职业学院, 哈尔滨 150025
摘要
随着机器学习模型的广泛应用，研究者们逐渐认识到这类方法的局限之处。这些模型大多数为黑盒模型，导致其可解释性较差。为了解决这一问题，以集成学习模型为基础，提出了一种基于规则的可解释模型以及规则约简方法，包括生成优化的随机森林模型、冗余规则的发现和约简等步骤。首先，提出了一种随机森林模型的评价方法，并基于强化学习的思想对随机森林模型的关键参数进行了优化，得到了更具可解释性的随机森林模型。其次，对随机森林模型中提取的规则集进行了冗余消除，得到了更加精简的规则集。在公开数据集上的实验结果表明，生成的规则集在预测准确率和可解释性方面均表现优秀。
基金项目
智能警务四川省重点实验室课题资助项目(ZNJW2022ZZZD001)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.10.0523
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第6期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1743-1748
文章编号: 1001-3695(2024)06-020-1743-06
发布历史
[2024-01-12] 优先出版
[2024-06-05] 印刷出版
引用本文
张纬之, 韩珣, 谢志伟, 等. 面向简化规则的集成学习模型及规则约简策略 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (6): 1743-1748. (Zhang Weizhi, Han Xun, Xie Zhiwei, et al. Research on ensemble learning model for simplified rules and rule reduction strategy [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (6): 1743-1748. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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