Привет, ребята, в этой статье я реализую и продемонстрирую алгоритм FIND-S для поиска наиболее конкретной гипотезы на основе заданного набора образцов обучающих данных.

В алгоритме поиска мы инициализируем гипотезу как массив phi, затем на первом этапе мы заменяем ее первой положительной строкой нашего набора данных, которая является наиболее конкретной гипотезой.

На следующем шаге мы пройдемся по набору данных и проверим, является ли целевое значение набора данных положительным или нет, мы будем рассматривать только положительное значение. если значение положительное, мы проходим эту строку от начала до конца и проверяем, соответствует ли какой-либо элемент нашей соответствующей гипотезе. если элемент не соответствует гипотезе, мы обобщим гипотезу и заменим элемент в гипотезе элементом набора данных.

Обсуждение алгоритма:

  1. Алгоритм FIND-S исходит из наиболее конкретной гипотезы и обобщает ее, рассматривая только положительные примеры.
  2. Алгоритм FIND-S игнорирует отрицательные примеры. - Пока пространство гипотез содержит гипотезу, описывающую истинную целевую концепцию, а обучающие данные не содержат ошибок, игнорирование отрицательных примеров не вызывает никаких проблем.
  3. Алгоритм FIND-S находит наиболее конкретную гипотезу в H, которая согласуется с положительными примерами обучения. - Окончательная гипотеза также будет согласована с отрицательными примерами, если правильная целевая концепция находится в H, а обучающие примеры верны.

Псевдокод алгоритма:

Ниже приведен код, в котором мы реализуем алгоритм поиска,

из вышесказанного можно сделать вывод, что

  1. Мы обнаруживаем, что нет способа определить, согласуется ли единственная окончательная гипотеза с данными или есть другие гипотезы, согласующиеся с данными.
  2. Поскольку он игнорирует отрицательные образцы, несогласованные наборы данных могут привести к ошибочным гипотезам.

Чтобы преодолеть проблему, с которой мы сталкиваемся из-за использования только положительных примеров, мы используем алгоритм исключения кандидатов, в котором мы также рассматриваем отрицательные экземпляры.

Спасибо!