Influencia de la elección de operadores lógicos en la comprensibilidad del conocimiento inducido

• Pedro G. Espejo ^[1] ; César Hervás ^[1] ; Sebastián Ventura ^[1]
  1. [1] Universidad de Córdoba

     Universidad de Córdoba

     Cordoba, España

     
• Localización: Actas del III Taller Nacional de Minería de Datos y Aprendizaje / Roberto Ruiz (aut.) , José Cristobal Riquelme Santos (aut.) , Jesús Salvador Aguilar-Ruiz (aut.) , 2005, ISBN 84-9732-449-8, págs. 3-12
• Idioma: español
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  • Son varias las características que determinan la calidad del conocimiento obtenido en el proceso de minería de datos. De estas características, a la que más atención se ha dedicado tradicionalmente ha sido la precisión, relegándose a un segundo plano la comprensibilidad. En este trabajo desarrollamos un sistema de minería de datos orientado a la tarea de clasificación, utilizando reglas como formalismo de representación. El objetivo principal es analizar el balance entre precisión y comprensibilidad, centrándonos en un aspecto de la comprensibilidad poco tratado hasta la fecha: el que viene determinado por la elección de los operadores lógicos que pueden aparecer en el antecedente de las reglas. El sistema de minería desarrollado se basa en la programación genética gramatical, ya que otro objetivo de nuestro trabajo es estudiar la utilidad de esta técnica evolutiva para llevar a cabo tareas de minería. El trabajo desarrollado nos ha llevado a conclusiones de interés para entender mejor la comprensibilidad y que pueden facilitar el diseño de sistemas de minería de datos en los que la interpretabilidad del conocimiento obtenido sea importante. Además, hemos comprobado que la programación genética gramatical puede ser una técnica provechosa para llevar a cabo tareas de minería, ya que resulta competitiva en términos de precisión y además el uso de gramáticas permite controlar de manera flexible factores que determinan la comprensibilidad de los resultados.