Jan G.巴赞。 基于两层学习的分类器。 （英语） Zbl 1103.68669号 Tsumoto，Shusaku（编辑）等人，《粗糙集与当前计算趋势》。2004年6月1日至5日在瑞典乌普萨拉举行的RSCTC 2004第四届国际会议。诉讼程序。柏林：施普林格出版社（ISBN 3-540-22177-8/pbk）。计算机科学课程讲稿3066。人工智能课堂讲稿，356-361（2004）。 摘要：本文提出了一种基于两层学习的示例分类器（分类算法）。在第一层学习中，从原始训练数据集的一部分中归纳出一组分类器。在第二层中，根据分类器在剩余部分训练数据上的性能，使用从已经构建的分类器中提取的模式来归纳分类器。我们报告了对以下数据集进行的实验结果，这些数据集在文献中广为人知：糖尿病、心脏病、澳大利亚信贷和淋巴造影。我们比较了基于最小一致性决策规则的标准粗糙集方法和基于两层学习的分类器。关于整个系列，请参见[Zbl 1088.68009号]. 引用于1文件 MSC公司： 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 68层37 人工智能背景下的不确定性推理 软件：RSES系统;勒 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.G.Bazan}，莱克特。注释计算。科学。3066356--361（2004；Zbl 1103.68669） 全文： 内政部