ARISE. Software para la clasificacion e induccion de reglas desde un conjunto de casos.

Abstract

La carrera de Ingeniería Informática de la Universidad de Las Tunas se propone el desarrollo de proyectos de aplicación de las técnicas de Aprendizaje Automático en áreas de interés práctico. Se argumentan las ventajas de RISE como el algoritmo a implementar. Se detectó una limitante del algoritmo y se propone una estrategia que preserva su robustez y evita la problemática. Se demostró experimentalmente su validez. Se establecen opciones por defecto para la eliminación de reglas, que en los experimentos realizados resultaron eficientes. Se detectaron las imprecisiones que provoca en la clasificación, la presencia de múltiples instancias de un caso en el conjunto de entrenamiento, lo cual genera errores conceptúales divulgados en la Web. ARISE realiza validaciones de los datos de entrada y brinda facilidades para la adquisición de los casos a clasificar y para la creación y edición de conjuntos de entrenamientos, convenientes para usuarios no especialistas. La exportación de las reglas a varios lenguajes ayuda a la eventual creación de sistemas expertos. Se compara ARISE con 3 de los algoritmos más citados internacionalmente sobre 17 conjuntos internacionales de pruebas. Los resultados muestran que ARISE se comporta mejor, además de contar con las ventajas que motivaron su elección. Palabras clave: Aprendizaje Automático, RISE, clasificación, inducción de reglas. vi