Detaillierte Erläuterung des in Python implementierten Kandidateneliminierungsalgorithmus

Der Kandidateneliminierungsalgorithmus ist ein maschineller Lernalgorithmus, der auf induktivem Denken basiert und zum Erlernen eines Konzepts aus vorgegebenen Trainingsdaten verwendet wird. Sein Zweck besteht darin, alle Instanzen in den Trainingsdaten in der allgemeinsten Konzeptbeschreibung zusammenzufassen, d. h. im Prozess des „Konzeptlernens“.

Die Grundidee des Kandidateneliminierungsalgorithmus besteht darin, eine spezifischste Konzeptbeschreibung und eine allgemeinste Konzeptbeschreibung zu initialisieren und sie dann schrittweise zu überarbeiten, bis schließlich die allgemeinste Konzeptbeschreibung erhalten wird, bei der es sich um das gewünschte Konzept handelt.

Im Einzelnen sind die Schritte des Algorithmus wie folgt:

1. Initialisieren Sie die speziellste Konzeptbeschreibung und die allgemeinste Konzeptbeschreibung:

Die speziellste Konzeptbeschreibung S0: Initialisieren Sie alle Attributwerte ​​​​​zu „?“, was auf Unsicherheit hinweist;

Die allgemeinste Konzeptbeschreibung G0: Alle Attributwerte auf „∅“ initialisieren, was darauf hinweist, dass es keine Attributwerte enthält.

2. Führen Sie für jede Trainingsinstanz die folgende Verarbeitung durch:

① Wenn es sich bei der Instanz um ein positives Beispiel handelt (das zum gewünschten Konzept gehört), aktualisieren Sie die speziellste Konzeptbeschreibung S und die allgemeinste Konzeptbeschreibung G :

Für jedes Attribut in S, wenn der Attributwert in der Instanz vom entsprechenden Attributwert in S abweicht, ändern Sie den Attributwert in S in „?“;

Für jedes Attribut in G, wenn Die Instanz Wenn sich der Attributwert in G vom entsprechenden Attributwert in G unterscheidet, ändern Sie den Attributwert in G in den Attributwert in der Instanz.

②Wenn die Instanz ein Gegenbeispiel ist (nicht zum gewünschten Konzept gehört), aktualisieren Sie nur die allgemeinste Konzeptbeschreibung G:

Für jedes Attribut in G, wenn der Attributwert in der Instanz derselbe ist wie das entsprechende Attribut in G Wenn die Werte gleich sind, ändern Sie den Attributwert in G in „?“.

Die am Ende erhaltene allgemeinste Konzeptbeschreibung ist das gewünschte Konzept.

Im Folgenden wird anhand eines einfachen Beispiels der Anwendungsprozess des Kandidateneliminierungsalgorithmus veranschaulicht. Angenommen, wir möchten ein Konzept aus den folgenden 5 Trainingsbeispielen lernen:

Entsprechend den Algorithmusschritten initialisieren wir zunächst die spezifischste Konzeptbeschreibung und die allgemeinste Konzeptbeschreibung:

S0: G:

S1:

G1:

Zum Beispiel 2: Es gehört zum erforderlichen Konzept, also aktualisieren Sie S und G:

S2:

G2:

Zum Beispiel 3: Es gehört nicht zum erforderlichen Konzept, daher wird nur G aktualisiert:

S3:

G3:

S4:

G4:

Zum Beispiel 5: Es gehört zum erforderlichen Konzept, also aktualisieren Sie S und G:

S5:

Die allgemeinste Konzeptbeschreibung lautet schließlich:

, also „Wassertiere““.

Das Folgende ist der Python-Code zur Implementierung des Kandidateneliminierungsalgorithmus:

import numpy as np

def candidate_elimination(examples):
    # 初始化最特殊概念描述和最一般概念描述
    S = np.array(['?' for _ in range(len(examples[0]) - 1)])
    G = np.array(['∅' for _ in range(len(examples[0]) - 1)])
    # 对于每个训练实例，进行如下处理
    for i, example in enumerate(examples):
        x, y = example[:-1], example[-1]
        if y == '是':  # 正例
            # 更新最特殊概念描述S和最一般概念描述G
            for j in range(len(x)):
                if S[j] != '?' and S[j] != x[j]:
                    S[j] = '?'
                G[j] = x[j] if S[j] == '?' else S[j]
        else:  # 反例
            # 只更新最一般概念描述G
            for j in range(len(x)):
                if S[j] != '?' and S[j] != x[j]:
                    G[j] = S[j]
        # 打印每次迭代的结果
        print(f'第{i+1}次迭代：S={S}, G={G}')
    # 最终得到的最具一般性的概念描述即为所求概念
    concept = G if G[0] != '∅' else S
    return concept

Das Obige sind die grundlegenden Ideen und Anwendungsbeispiele des Kandidateneliminierungsalgorithmus. Ich hoffe, dass es für alle hilfreich ist, die Kandidateneliminierung zu verstehen und zu lernen Algorithmus.

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