[pt] Este trabalho apresenta a proposta de um novo método para
a extração de
regras fuzzy de máquinas de vetor suporte (SVMs) treinadas
para problemas de
classificação. SVMs são sistemas de aprendizado baseados
na teoria estatística
do aprendizado e apresentam boa habilidade de
generalização em conjuntos de
dados reais. Estes sistemas obtiveram sucesso em vários
tipos de problemas.
Entretanto, as SVMs, da mesma forma que redes neurais
(RN), geram um
modelo caixa preta, isto é, um modelo que não explica o
processo pelo qual
sua saída é obtida. Alguns métodos propostos para reduzir
ou eliminar essa
limitação já foram desenvolvidos para o caso de
classificação binária, embora
sejam restritos à extração de regras simbólicas, isto é,
contêm funções ou
intervalos nos antecedentes das regras. No entanto, a
interpretabilidade de
regras simbólicas ainda é reduzida. Deste modo, propõe-se,
neste trabalho, uma
técnica para a extração de regras fuzzy de SVMs treinadas,
com o objetivo de
aumentar a interpretabilidade do conhecimento gerado. Além
disso, o modelo
proposto foi desenvolvido para classificação em múltiplas
classes, o que ainda
não havia sido abordado até agora. As regras fuzzy obtidas
são do tipo se x1
pertence ao conjunto fuzzy C1, x2 pertence ao conjunto
fuzzy C2,..., xn pertence
ao conjunto fuzzy Cn, então o ponto x = (x1,...,xn) é da
classe A. Para testar o
modelo foram realizados estudos de caso detalhados com
quatro bancos de
dados: Íris, Wine, Bupa Liver Disorders e Winconsin Breast
Cancer. A cobertura
das regras resultantes da aplicação desse modelo nos
testes realizados
mostrou-se muito boa, atingindo 100% no caso da Íris. Após
a geração das
regras, foi feita uma avaliação das mesmas, usando dois
critérios, a abrangência
e a acurácia fuzzy. Além dos testes acima mencionados foi
comparado o
desempenho dos métodos de classificação em múltiplas
classes usados no
trabalho. / [en] This text proposes a new method for fuzzy rule extraction from support
vector machines (SVMs) trained to solve classification problems. SVMs are
learning systems based on statistical learning theory and present good ability of
generalization in real data base sets. These systems have been successfully
applied to a wide variety of application. However SVMs, as well as neural
networks, generates a black box model, i.e., a model which does not explain the
process used in order to obtain its result. Some considered methods to reduce
this limitation already has been proposed for the binary classification case,
although they are restricted to symbolic rules extraction, and they have, in their
antecedents, functions or intervals. However, the interpretability of the symbolic
generated rules is small. Hence, to increase the linguistic interpretability of the
generating rules, we propose a new technique for extracting fuzzy rules of a
trained SVM. Moreover, the proposed model was developed for classification in
multiple classes, which was not introduced till now. Fuzzy rules obtained are
presented in the format if x1 belongs to the fuzzy set C1, x2 belongs to the fuzzy
set C2 , … , xn belongs to the fuzzy set Cn , then the point x=(x1, x2, …xn) belongs
to class A. For testing this new model, we performed detailed researches on four
data bases: Iris, Wine, Bupa Liver Disorders and Wisconsin Breast Cancer. The
rules´ coverage resultant of the application of this method was quite good,
reaching 100% in Iris case. After the rules generation, its evaluation was
performed using two criteria: coverage and accuracy. Besides the testing above,
the performance of the methods for multi-class SVM described in this work was
evaluated.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:9191 |
| Date | 25 October 2006 |
| Creators | ADRIANA DA COSTA FERREIRA CHAVES |
| Contributors | MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
Page generated in 0.0065 seconds