« Algorithme RIPPER » : différence entre les versions
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In machine learning, repeated incremental pruning to produce error reduction (RIPPER) is a propositional rule learner proposed by William W. Cohen as an optimized version of IREP. | <!--In machine learning, repeated incremental pruning to produce error reduction (RIPPER) is a propositional rule learner proposed by William W. Cohen as an optimized version of IREP. --> | ||
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[https://archipel.uqam.ca/11402/1/M15493.pdf Source : Ait Mahammed 2018 ] | |||
[https://www.collectionscanada.gc.ca/obj/thesescanada/vol2/QQLA/TC-QQLA-22376.pdf Source : Réhel 2005] | |||
[https://en.wikipedia.org/wiki/Repeated_incremental_pruning_to_produce_error_reduction_(RIPPER) Source : Source : Wikipedia ] | [https://en.wikipedia.org/wiki/Repeated_incremental_pruning_to_produce_error_reduction_(RIPPER) Source : Source : Wikipedia ] | ||
[https://en. | [https://en.wikibooks.org/wiki/Data_Mining_Algorithms_In_R/Classification/JRip WIKIBOOKS] | ||
[https://medium.com/swlh/the-ripper-algorithm-a5eebbe3661d Source : Medium ] | |||
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Version du 22 novembre 2022 à 15:35
Définition
Compléments
RIPPER est un acronyme formé à partir de l'anglais repeated incremental pruning to produce error reduction algorithm.
L'algorithme Ripper permet de construire itérativement des règles pour couvrir les instances qui n'ont pas été couvertes auparavant. Les règles sont générées de la manière habituelle, mais de la classe la plus rare à la classe la plus fréquente.
Français
algorithme RIPPER
Anglais
RIPPER algorithm
repeated incremental pruning to produce error reduction algorithm
Contributeurs: Patrick Drouin, wiki
