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ENDER（恩德）

swMATH ID:	12831
软件作者：	K.Dembczy nski、W.Kot lowski、R.S lowi nski
描述：	ENDER-一个用于增强决策规则的统计框架。决策规则的归纳在机器学习中起着重要作用。决策规则的主要优点是其简单性和人性化的形式。此外，它们能够建模属性之间的复杂交互。在本文中，我们深入分析了一种称为ENDER的学习算法，该算法构建了一个决策规则集合。该算法适用于回归和二进制分类问题。它使用boosting方法进行学习，可以将其视为序列覆盖的泛化。每个新规则都是通过关注最难根据集合中已有的规则正确分类的示例来拟合的。我们考虑了boosting框架中经常遇到的不同损失函数和最小化技术。最小化技术用于导出控制单个决策规则构造的杂质度量。针对规则的误分类（区分）和覆盖（完整性）之间的权衡，分析了四种不同杂质测度的性质。此外，我们考虑由收缩和采样组成的正则化。最后，我们将ENDER算法与其他著名的决策规则学习器（如SLIPPER、LRI和RuleFit）进行了比较。
主页：	http://rd.springer.com/article/10.1007/s10618-010-0177-7
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引用于：	13文件