6、顺序覆盖方法的规则归纳：搜索机制、评估与剪枝

顺序覆盖方法的规则归纳：搜索机制、评估与剪枝

在数据挖掘领域，规则归纳是一项重要的任务，顺序覆盖方法是实现规则归纳的一种有效途径。下面将详细介绍顺序覆盖方法中规则归纳的搜索机制、规则评估以及规则剪枝等关键内容。

1. 搜索机制

规则归纳算法如同搜索算法，在候选规则空间中探索，其搜索机制由搜索策略和搜索方法两部分组成。
- 搜索策略 ：决定搜索空间的起始区域和方向，主要有自底向上、自顶向下和双向搜索三种。
- 自底向上策略 ：从非常具体的规则开始，逐步进行泛化。例如，RISE算法将训练集中的所有示例视为非常具体的规则，然后为每个规则寻找同类的最近示例，并尝试泛化规则以覆盖该示例。
- 自顶向下策略 ：从最通用的规则开始，逐步进行特化。最通用的规则是覆盖训练集中所有示例的规则（因为其前件为空，对任何示例都满足）。不过，该策略在归纳过程中，用于评估候选规则的数据量会急剧减少，导致发现的规则统计可靠性降低，易出现数据过拟合和小析取问题。可以通过在训练集示例数量低于阈值时停止构建规则，或采用剪枝方法来防止过拟合。
- 双向搜索策略 ：允许对候选规则进行泛化或特化，这种方法不太常见，但在SWAP - 1和Reconsider and Conquer算法中有所应用。
- 搜索方法 ：确定在每个特化或泛化步骤中应考虑哪些特化或泛化。常见的搜索方法有贪心搜索和束搜索。
- 贪心搜索 ：创建初始规则，对其进行特化或泛化，评估扩展后的规则