Neue Daten und Wissen vereint: Bessere Klassifikation & Erklärungen

Ein neuer Ansatz zur Klassifikation kombiniert datengetriebenes Mining mit explizitem Wissen. Dabei werden aus den Rohdaten, inklusive möglicher Negationen, Assoziationsregeln abgeleitet, die anschließend die Leistung von baumbasierten Modellen – Entscheidungsbäumen und Random Forests – steigern.

Die Regeln ermöglichen nicht nur höhere Vorhersagegenauigkeit, sondern führen auch zu allgemeineren abductiven Erklärungen. Experimentelle Tests zeigen, dass sowohl die Genauigkeit als auch die Größe der Erklärungen für die beiden Modelle verbessert werden.