聚合自动生成的特征向量

Question

我有一个分类系统，很遗憾，出于工作原因，我需要对其进行模糊处理。假设我们有 5 个特性需要考虑，它基本上是一组规则：

A  B  C  D  E  Result
1  2  b  5  3  X
1  2  c  5  4  X
1  2  e  5  2  X

我们获取一个主题并获取它的 A-E 值，然后尝试按顺序匹配规则。如果一个匹配，我们返回第一个结果。

C 是一个离散值，可以是 a-e 中的任何一个。其余的只是整数。

规则集是从我们的旧系统自动生成的，并且包含大量规则（约 2500 万条）。旧规则是 if 语句，例如

result("X") if $A >= 1 && $A <= 10 && $C eq 'A';

如您所见，旧规则通常甚至不使用某些功能或接受范围。有些更烦人：

result("Y") if ($A == 1 && $B == 2) || ($A == 2 && $B == 4);

规则集需要小得多，因为它必须由人工维护，所以我想缩小规则集，以便第一个示例变为：

A  B  C    D  E    Result
1  2  bce  5  2-4  X

结果是我们可以通过 Result 列拆分规则集并分别收缩。但是，我想不出一种简单的方法来识别和缩小规则集。我尝试过聚类算法，但由于某些数据是离散的，因此它们会窒息，并且将其视为连续数据是不完美的。另一个例子：

A  B  C   Result
1  2  a   X
1  2  b   X
(repeat a few hundred times)
2  4  a   X  
2  4  b   X
(ditto)

在理想世界中，这将是两条规则：

A  B  C  Result
1  2  *  X
2  4  *  X

即：算法不仅会识别A和B之间的关系，还会推断出C是噪声（对规则不重要）

有人知道如何解决这个问题吗？任何语言或库都是公平的游戏，因为我希望这主要是一次性的过程。提前致谢。

Answer 1

查看Weka machine learning lib for Java。 API 有点笨拙，但非常有用。总体而言，您似乎想要的是现成的机器学习算法，这正是 Weka 所包含的。您显然正在寻找相对容易解释的东西（您提到您希望它推断出 A 和 B 之间的关系并告诉您 C 只是噪音。）您可以尝试使用决策树，例如 J48，因为这些通常很容易可视化/解释。

Answer 2

2500 万条规则？有多少功能？每个特征有多少个值？是否可以在实际时间内迭代所有组合？如果可以的话，您可以先按结果将规则分成几组。

然后，对于每个结果，执行以下操作。将每个特征视为一个维度，将某个特征的允许值视为沿该维度的度量，构建一个表示整个规则集的巨大卡诺图。

地图有两个用途。一：研究Quine-McCluskey算法的自动化方法。在这方面已经做了很多工作。甚至还有一些程序可用，但可能没有一个程序可以处理您要制作的大小的卡诺图。

二：当您创建了最终的缩减规则集后，再次迭代所有特征的所有值的所有组合，并使用缩减规则集构建另一个卡诺图。如果映射匹配，则您的规则集是等效的。

-阿尔。

Answer 3

您可以尝试通过backpropagation 训练的neural network 方法，假设您拥有或可以随机生成（基于旧规则集）大量数据，这些数据会影响您的所有课程。使用适当大小的隐藏层将允许您在特征空间中逼近任意判别函数。这与聚类的想法或多或少相同，但由于训练范式的原因，您的离散输入应该没有问题。

但是，对于您的情况来说，这可能有点过于“黑匣子”了，特别是如果您对误报和误报零容忍（尽管这是一个一次性的过程，您可以通过以下方式获得任意程度的置信度）检查一个庞大的验证集）。