In the following references a set o

In the following references a set of rules (given below) were
learned for this data set which may serve as a point of
comparison for other researchers.

Duch W, Adamczak R, Grabczewski K (1996) Extraction of logical rules
from training data using backpropagation networks, in: Proc. of the
The 1st Online Workshop on Soft Computing, 19-30.Aug.1996, pp. 25-30,
available on-line at: http://www.bioele.nuee.nagoya-u.ac.jp/wsc1/

Duch W, Adamczak R, Grabczewski K, Ishikawa M, Ueda H, Extraction of
crisp logical rules using constrained backpropagation networks -
comparison of two new approaches, in: Proc. of the European Symposium
on Artificial Neural Networks (ESANN'97), Bruge, Belgium 16-18.4.1997,
pp. xx-xx

Wlodzislaw Duch, Department of Computer Methods, Nicholas Copernicus
University, 87-100 Torun, Grudziadzka 5, Poland
e-mail: [e-mail]
WWW http://www.phys.uni.torun.pl/kmk/

Date: Mon, 17 Feb 1997 13:47:40 +0100
From: Wlodzislaw Duch
Organization: Dept. of Computer Methods, UMK

I have attached a file containing logical rules for mushrooms.
It should be helpful for other people since only in the last year I
have seen about 10 papers analyzing this dataset and obtaining quite
complex rules. We will try to contribute other results later.

With best regards, Wlodek Duch
________________________________________________________________

Logical rules for the mushroom data sets.

Logical rules given below seem to be the simplest possible for the
mushroom dataset and therefore should be treated as benchmark results.

Disjunctive rules for poisonous mushrooms, from most general
to most specific:

P_1) odor=NOT(almond.OR.anise.OR.none)
120 poisonous cases missed, 98.52% accuracy

P_2) spore-print-color=green
48 cases missed, 99.41% accuracy

P_3) odor=none.AND.stalk-surface-below-ring=scaly.AND.
(stalk-color-above-ring=NOT.brown)
8 cases missed, 99.90% accuracy

P_4) habitat=leaves.AND.cap-color=white
100% accuracy

Rule P_4) may also be

P_4') population=clustered.AND.cap_color=white

These rule involve 6 attributes (out of 22). Rules for edible
mushrooms are obtained as negation of the rules given above, for
example the rule:

odor=(almond.OR.anise.OR.none).AND.spore-print-color=NOT.green

gives 48 errors, or 99.41% accuracy on the whole dataset.

Several slightly more complex variations on these rules exist,
involving other attributes, such as gill_size, gill_spacing,
stalk_surface_above_ring, but the rules given above are the simplest
we have found.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในการอ้างอิงต่อไปนี้ ชุดของกฎ (ให้ด้านล่าง) ถูก
สำหรับชุดข้อมูลซึ่งอาจเป็นจุดเรียนรู้
เปรียบเทียบสำหรับนักวิจัยอื่น ๆ

Duch W, Adamczak R สกัด K Grabczewski (1996) ของกฎทางตรรกะ
จากข้อมูลการฝึกอบรมโดยใช้เครือข่าย backpropagation ใน: Proc. ของ
1 ออนไลน์อบรมนุ่มคอมพิวเตอร์ 19-30.Aug.1996, 25-30 พีพีอ่าวมาหยา,
ว่างง่ายดายที่: http://wwwbioele.nuee.nagoya-u.ac.jp/wsc1/

Duch W, Adamczak R, Grabczewski K อิชิคาว่า M, H ดะ สกัด
กฎทางตรรกะที่คมใช้จำกัดเครือข่าย backpropagation-
เปรียบเทียบสองใหม่ยื่น ใน: Proc. วิชาการยุโรป
ประดิษฐ์ประสาทเครือข่าย (ESANN'97), Bruge เบลเยียมนำ 16-18.4.1997,
xx-xx

Wlodzislaw Duch แผนกคอมพิวเตอร์ของวิธี นิโคลัสโคเปอร์นิคัส
มหาวิทยาลัย 87-100 Torun, Grudziadzka 5 โปแลนด์
อี: [e-mail]
WWW http://www.phys.uni.torun.pl/kmk/

วัน: จันทร์ 17 1997 กุมภาพันธ์ 13:47:40 0100
จาก: Wlodzislaw Duch < [e-mail] >
องค์กร: แผนกคอมพิวเตอร์วิธี UMK

ฉันได้แนบแฟ้มที่ประกอบด้วยกฎทางตรรกะสำหรับเห็ด
มันควรจะมีประโยชน์สำหรับคนอื่นตั้งแต่ในปีฉัน
ได้เห็นเกี่ยวกับเอกสาร 10 วิเคราะห์ชุดข้อมูลนี้ และได้รับค่อนข้าง
กฎที่ซับซ้อน เราจะพยายามนำผลอื่น ๆ ในภายหลัง

ด้วยความนับถือ Wlodek Duch
___

กฎทางตรรกะสำหรับการเห็ดชุดข้อมูล

กฎทางตรรกะที่กำหนดด้านล่างที่ดูเหมือนจะ เป็นไปได้ง่ายที่สุดสำหรับการ
เห็ดชุดข้อมูล และดังนั้นจึง ควรจะถือเป็นเกณฑ์มาตรฐานผลลัพธ์

Disjunctive กฎสำหรับเห็ดพิษ จากทั่วไปส่วนใหญ่
การที่เฉพาะเจาะจงมากที่สุด:

P_1) กลิ่น = NOT(almond.OR.anise.OR.none)
120 พิษกรณีพลาด แม่นยำ 98.52%

P_2) สปอร์พิมพ์สี =เขียว
48 กรณีพลาด ความถูกต้องแม่นยำ 99.41%

P_3) กลิ่น =ไม่AND.stalk พื้นผิวด้านล่าง ring=scaly.AND.
(สายสีเหนือแหวน =ไม่สีน้ำตาล)
8 กรณีพลาด ความถูกต้องแม่นยำ 99.90%

P_4) อยู่อาศัย =ใบไม้AND.cap-color =ขาว
ถูกต้อง 100%

กฎ P_4) อาจ

P_4') ประชากร =คลัสเตอร์ได้AND.cap_color=white

กฎเหล่านี้เกี่ยวข้องกับแอตทริบิวต์ 6 (จาก 22) กฎการกิน
เห็ดจะได้รับเป็นนิเสธของกฎที่ให้ไว้ข้างต้น สำหรับ
ตัวอย่างกฎ:

=(almond. กลิ่นOR.anise.OR.none)AND.spore พิมพ์ color=NOT.green

ให้ 48 ข้อผิดพลาด หรือ 99.41% ความถูกต้องในชุดข้อมูลทั้งหมด

หลากหลายซับซ้อนเล็กน้อยขึ้นในกฎเหล่านี้มีอยู่,
เกี่ยวข้องกับคุณลักษณะอื่น ๆ เช่น gill_size, gill_spacing,
stalk_surface_above_ring แต่กฎที่ให้ไว้ข้างต้นง่ายที่สุด
เราได้พบกัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในการอ้างอิงต่อไปนี้ชุดของกฎ (ด้านล่าง) ได้รับการ
เรียนรู้สำหรับข้อมูลชุดนี้ซึ่งอาจเป็นจุดของ
การเปรียบเทียบสำหรับนักวิจัยอื่น ๆภรรยา W, Adamczak R, Grąbczewski K (1996) การสกัดกฎตรรกะจากข้อมูลการฝึกอบรมโดยใช้ backpropagation เครือข่ายใน: พร ของวันที่ 1 ประชุมเชิงปฏิบัติการออนไลน์ที่ซอฟท์คอมพิวเตอร์ 19-30.Aug.1996, pp 25-30. ที่มีอยู่ในเส้นที่ http://www.bioele.nuee.nagoya-u.ac.jp/wsc1/ ภรรยา W, Adamczak R, Grąbczewski K, M อิชิกาวะอุเอดะ H, การสกัดกฎตรรกะกรอบ จำกัด การใช้เครือข่ายการแพร่กระจายย้อนกลับ - การเปรียบเทียบสองวิธีใหม่ใน: พร ของยุโรปการประชุมสัมมนาเกี่ยวกับโครงข่ายประสาทเทียม (ESANN'97) Bruge เบลเยียม 16-18.4.1997, pp ได้ xx-xx Wlodzislaw ภรรยากรมวิธีคอมพิวเตอร์, นิโคลัสโคเปอร์นิคัมหาวิทยาลัย 87-100 โตรัน, Grudziadzka 5, โปแลนด์อีเมล์: [e-mail] เว็บไซต์ http: //www.phys.uni.torun pl / KMK / วันที่: Mon, 17 กุมภาพันธ์ 1997 13:47:40 +0100 จาก: Wlodzislaw ภรรยา



















องค์กร: กรมวิธีคอมพิวเตอร์, UMK ผมได้แนบไฟล์ที่มีกฎระเบียบที่เหมาะสมสำหรับเห็ดมันควรจะเป็นประโยชน์สำหรับคนอื่น ๆ เนื่องจากในปีที่ผ่านมาผมได้เห็นเกี่ยวกับ 10 เอกสารการวิเคราะห์ชุดข้อมูลนี้และได้รับค่อนข้างกฎระเบียบที่ซับซ้อน เราจะพยายามที่จะทำให้เกิดผลอื่น ๆ ต่อมาด้วยความนับถือ Wlodek ภรรยา________________________________________________________________ กฎตรรกะข้อมูลเห็ดกำหนดกฎตรรกะที่กำหนดด้านล่างดูเหมือนจะเป็นที่ง่ายที่สุดที่เป็นไปได้สำหรับชุดข้อมูลที่เห็ดและดังนั้นจึงควรได้รับการปฏิบัติเป็นผลมาตรฐานกฎลักษณะที่แยกสำหรับ เห็ดพิษจากทั่วไปมากที่สุดที่จะเฉพาะเจาะจงมากที่สุด: P_1) กลิ่นไม่ (almond.OR.anise.OR.none) = 120 กรณีที่เป็นพิษพลาด 98.52% ความถูกต้องP_2) สปอร์พิมพ์สีเขียว = 48 กรณีที่ไม่ได้รับความถูกต้อง 99.41% P_3) กลิ่น = none.AND.stalk ผิวด้านล่างแหวน = scaly.AND (ก้านสีด้านบนแหวน = NOT.brown) 8 กรณีพลาด 99.90% ความถูกต้องP_4) ที่อยู่อาศัย = leaves.AND.cap- สี = ขาว 100% ความถูกต้องP_4 กฎ) นอกจากนี้ยังอาจจะP_4 ') ประชากร = clustered.AND.cap_color = สีขาวกฎเหล่านี้เกี่ยวข้องกับคุณลักษณะ 6 (จาก 22) กฎสำหรับการกินเห็ดจะได้รับการปฏิเสธของกฎระเบียบที่กำหนดข้างต้นสำหรับตัวอย่างเช่นกฎ: กลิ่น = (almond.OR.anise.OR.none) .AND.spore พิมพ์สี = NOT.green ให้ 48 ข้อผิดพลาดหรือ 99.41 ความถูกต้อง% สำหรับชุดข้อมูลทั้งรูปแบบซับซ้อนมากขึ้นเล็กน้อยในหลายกฎเหล่านี้มีอยู่ที่เกี่ยวข้องกับคุณลักษณะอื่น ๆ เช่น gill_size, gill_spacing, stalk_surface_above_ring แต่กฎระเบียบที่กำหนดข้างต้นเป็นที่ง่ายที่สุดที่เราได้พบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในการอ้างอิงกฏ ( ที่ระบุด้านล่าง )
เรียนรู้สำหรับข้อมูลชุดนี้ ซึ่งอาจเป็นจุดของการเปรียบเทียบสำหรับนักวิจัยอื่น ๆ
.

adamczak ช์ W , R , grabczewski K ( 1996 ) การสกัด
กฎตรรกะจากการฝึกอบรมโดยใช้เครือข่ายแบบใน : proc . ของ
1 ออนไลน์ปฏิบัติการคอมพิวเตอร์ , ซอฟท์ 19-30.aug.1996 . 25-30 ใช้ได้ออนไลน์ , ,
: http : / / www .bioele . nuee . nagoya-u.ac.jp / wsc1 /

เขา adamczak r , w , K M grabczewski อิชิคาว่า อุเอดะ H , การสกัด
กรอบตรรกะกฎการบังคับแบบเครือข่าย -
เปรียบเทียบสองแนวทางใหม่ๆ ใน : proc . ของ
การประชุมยุโรปในโครงข่ายประสาทเทียม ( esann ' 40 ) , บรูจ , เบลเยียม 16-18.4.1997
. ,

wlodzislaw xx xx โสเภียกรมวิธีคอมพิวเตอร์ นิโคลัส โคเปอร์นิคัส
มหาวิทยาลัย 87-100 โทรุน grudziadzka 5 , โปแลนด์ - [e-mail]

www http://www.phys.uni.torun.pl/kmk/

วันที่ : จันทร์ 17 ก.พ. 1997 13:47:40 0100
: wlodzislaw ช์ช์ < @ ว. . . . . . ประกอบ . pl >
องค์กรฝ่าย : วิธีคอมพิวเตอร์ umk

ผมได้แนบไฟล์ที่มีกฎตรรกะสำหรับเห็ด .
มันน่าจะมีประโยชน์สำหรับคนอื่น ๆ เนื่องจากในปีที่ผ่านมาผม
ได้เห็นประมาณ 10 เอกสารวิเคราะห์ข้อมูลนี้และได้รับค่อนข้าง
ซับซ้อนกฎ เราจะพยายามมีส่วนร่วม ผลอื่น ๆในภายหลัง

ด้วยความนับถือ wlodek ช์

________________________________________________________________ ตรรกะกฎสำหรับข้อมูลเห็ดชุด

เหตุผลด้านล่าง ดูเหมือนจะเป็นกฎที่ง่ายที่สุดสำหรับ
เห็ดชุดข้อมูลและดังนั้นจึงควรจะถือว่าเป็นผลการมาตรฐาน

ดิซจังกฎสำหรับเห็ดพิษ จากทั่วไปมากที่สุดเพื่อที่เฉพาะเจาะจงมากที่สุด :


p_1 ) = ( กลิ่นอัลมอนด์ หรือ โป๊ยกั๊ก หรือ ไม่มี )
120 ราย พิษ พลาด 98.52 % ความถูกต้อง

p_2 ) สปอร์พิมพ์สี = เขียว
48 กรณีพลาด 99.41 % ความถูกต้อง

p_3 ) = ไม่มีกลิ่นและพื้นผิวด้านล่าง ก้านแหวน = เป็นสะเก็ด และ .
( ก้านสีเหนือแหวน = ไม่สีน้ำตาล )
8 รายที่พลาด 99.90 % ความถูกต้อง

p_4 ) = ใบถิ่นที่อยู่ และ หมวกสี = ขาว
100% ความถูกต้อง

กฎ p_4 ) อาจจะ

' ) p_4 ประชากร = กลุ่ม และ cap_color = ขาว

กฎเหล่านี้เกี่ยวข้องกับ 6 คุณลักษณะ ( 22 ) กฎสำหรับเห็ด
ได้มาเป็นนิเสธของกฎข้างต้น สำหรับตัวอย่างกฎ :

กลิ่น = ( อัลมอนด์ หรือ โป๊ยกั๊ก หรือ ไม่มี ) และ สปอร์ พิมพ์สีเขียว

= ไม่ให้ 48 ข้อผิดพลาดหรือ 99.41 % ความถูกต้องในข้อมูลทั้งหมด

หลายที่ซับซ้อนมากขึ้นเล็กน้อยการเปลี่ยนแปลงกฎเหล่านี้อยู่
เกี่ยวข้องกับคุณลักษณะอื่น ๆเช่น gill_size gill_spacing
, , stalk_surface_above_ring แต่กฎดังกล่าวข้างต้นจะง่าย
เราเจอแล้ว