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Induction by attribute elimination

机译：通过属性消除进行归纳

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In most data mining applications where induction is used as the primary tool for knowledge extraction from real world databases, it is difficult to precisely identify a complete set of relevant attributes. The paper introduces a novel rule induction algorithm called Rule Induction Two In One (RITIO), which eliminates attributes in the order of decreasing irrelevancy. Like ID3-like decision tree construction algorithms, RITIO makes use of the entropy measure as a means of constraining the hypothesis search space; but, unlike IDS-like algorithms, the hypotheses language is the rule structure and RITIO generates rules without constructing decision trees. The final concept description produced by RITIO is shown to be largely based on only the most relevant attributes. Experimental results confirm that, even on noisy, industrial databases, RITIO achieves high levels of predictive accuracy.
机译：在大多数将归纳法用作从现实世界数据库中提取知识的主要工具的数据挖掘应用程序中，很难精确地识别出一组完整的相关属性。本文介绍了一种称为规则归纳二合一（RITIO）的新颖规则归纳算法，该算法按不相关性递减的顺序消除了属性。像ID3一样的决策树构造算法，RITIO利用熵测度作为约束假设搜索空间的一种手段。但是，与类似IDS的算法不同，假设语言是规则结构，RITIO生成规则而无需构造决策树。 RITIO产生的最终概念描述显示出主要基于最相关的属性。实验结果证实，即使在嘈杂的工业数据库上，RITIO仍可以实现较高的预测准确性。

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