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Título: FUZZY RULES EXTRACTION FROM SUPPORT VECTOR MACHINES (SVM) FOR MULTI-CLASS CLASSIFICATION
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): ADRIANA DA COSTA FERREIRA CHAVES

Colaborador(es):  MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO - Orientador
RICARDO TANSCHEIT - Coorientador
Número do Conteúdo: 9191
Catalogação:  25/10/2006 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL

Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=9191@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=9191@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.9191

Resumo:
This text proposes a new method for fuzzy rule extraction from support vector machines (SVMs) trained to solve classification problems. SVMs are learning systems based on statistical learning theory and present good ability of generalization in real data base sets. These systems have been successfully applied to a wide variety of application. However SVMs, as well as neural networks, generates a black box model, i.e., a model which does not explain the process used in order to obtain its result. Some considered methods to reduce this limitation already has been proposed for the binary classification case, although they are restricted to symbolic rules extraction, and they have, in their antecedents, functions or intervals. However, the interpretability of the symbolic generated rules is small. Hence, to increase the linguistic interpretability of the generating rules, we propose a new technique for extracting fuzzy rules of a trained SVM. Moreover, the proposed model was developed for classification in multiple classes, which was not introduced till now. Fuzzy rules obtained are presented in the format if x1 belongs to the fuzzy set C1, x2 belongs to the fuzzy set C2 , … , xn belongs to the fuzzy set Cn , then the point x=(x1, x2, …xn) belongs to class A. For testing this new model, we performed detailed researches on four data bases: Iris, Wine, Bupa Liver Disorders and Wisconsin Breast Cancer. The rules´ coverage resultant of the application of this method was quite good, reaching 100% in Iris case. After the rules generation, its evaluation was performed using two criteria: coverage and accuracy. Besides the testing above, the performance of the methods for multi-class SVM described in this work was evaluated.

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