Počet záznamů: 1
Comparing Rule Mining Approaches for Classification with Reasoning
- 1.
SYSNO ASEP 0494114 Druh ASEP C - Konferenční příspěvek (mezinárodní konf.) Zařazení RIV D - Článek ve sborníku Název Comparing Rule Mining Approaches for Classification with Reasoning Tvůrce(i) Kopp, M. (CZ)
Bajer, L. (CZ)
Jílek, M. (CZ)
Holeňa, Martin (UIVT-O) SAI, RIDZdroj.dok. ITAT 2018: Information Technologies – Applications and Theory. Proceedings of the 18th conference ITAT 2018. - Aachen : Technical University & CreateSpace Independent Publishing Platform, 2018 / Krajči S. - ISSN 1613-0073 Rozsah stran s. 52-58 Poč.str. 7 s. Forma vydání Online - E Akce ITAT 2018. Conference on Information Technologies – Applications and Theory /18./ Datum konání 21.09.2018 - 25.09.2018 Místo konání Plejsy Země SK - Slovensko Typ akce EUR Jazyk dok. eng - angličtina Země vyd. DE - Německo Klíč. slova Classification ; Comprehensibility ; Random Forest ; Rule Mining Vědní obor RIV IN - Informatika Obor OECD Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8) CEP GA17-01251S GA ČR - Grantová agentura ČR Institucionální podpora UIVT-O - RVO:67985807 EID SCOPUS 85053817998 Anotace Classification serves an important role in domains such as network security or health care. Although these domains require understanding of the classifier’s decision, there are only a few classification methods trying to justify or explain their results. Classification rules and decision trees are generally considered comprehensible. Therefore, this study compares the classification performance and comprehensibility of a random forest classifier with classification rules extracted by Frequent Item Set Mining, Logical Item Set Mining and by the Explainer algorithm, which was previously proposed by the authors. Pracoviště Ústav informatiky Kontakt Tereza Šírová, sirova@cs.cas.cz, Tel.: 266 053 800 Rok sběru 2019 Elektronická adresa http://ceur-ws.org/Vol-2203/52.pdf
Počet záznamů: 1