华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2005, Vol. 33 ›› Issue (5): 1-6.

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预测型关联规则演化学习的适应值函数

许孝元 韩国强 闵华清   

  1. 华南理工大学 计算机科学与工程学院,广东 广州 510640
  • 收稿日期:2004-07-05 出版日期:2005-05-25 发布日期:2005-05-25
  • 通信作者: 许孝元(1964-),男,在职博士生,广东工业大学副教授,主要从事数据挖掘、机器学习与智能Agent方面的研究 E-mail:xiaoyxu@yahoo.corn.cn
  • 作者简介:许孝元(1964-),男,在职博士生,广东工业大学副教授,主要从事数据挖掘、机器学习与智能Agent方面的研究
  • 基金资助:

    广东省自然科学基金资助项目(31340);广东省“千百十工程”优秀人才基金资助项目(Q02052);广东省科技攻关项目(2003C101007);广州市科技计划项目(2004J1-C008)

Fitness Function for Evolutionary Learning of Predictive Association Rules

Xu Xiao-yuan  Han Guo-qiang  Min Hua-qing   

  1. Colege of Computer Science and Engineering,South China Univ.of Tech.,Guangzhou 510640,Guangdong,China
  • Received:2004-07-05 Online:2005-05-25 Published:2005-05-25
  • Contact: 许孝元(1964-),男,在职博士生,广东工业大学副教授,主要从事数据挖掘、机器学习与智能Agent方面的研究 E-mail:xiaoyxu@yahoo.corn.cn
  • About author:许孝元(1964-),男,在职博士生,广东工业大学副教授,主要从事数据挖掘、机器学习与智能Agent方面的研究
  • Supported by:

    广东省自然科学基金资助项目(31340);广东省“千百十工程”优秀人才基金资助项目(Q02052);广东省科技攻关项目(2003C101007);广州市科技计划项目(2004J1-C008)

摘要: 为了提高基于遗传算法的分类预测准确度,探讨了评价规则质量的适应值函数,提出了基于置信度和支持度加权和的适应值函数,以取代传统的基于灵敏性和选择性的适应值函数.理论分析和实验结果都表明,文中提出的新适应值函数对于预测型关联规则演化搜索的引导作用明显地优于传统的适应值函数.新的适应值函数有利于改进基于遗传算法的机器学习.

关键词: 机器学习, 演化学习, 遗传算法, 关联规则, 分类, 预测

Abstract:

In order to improve the predicted accuracy of the classification based on genetic algorithm,the fitness functions for evaluating the rule equMity are discussed in this paper.A fitness function based on a weighted sum of confidence and suppo~ is then proposed,which can substitutes the traditional fitness function based on sensitivity and specificity.Both the theoretically an alytical an d the experimental results show that the propo sed fitness function has a greater advantage in the evolutionary search of predictive association rules over the traditional one,and is helpful to the improvement of the machine learning based on genetic algorithm.

Key words: machine leaning, evolutionary learning, genetic algorithm, association rule, classification, prediction