title: Machine Learning Methods for Fuzzy Pattern Tree Induction
title: Machine Learning Methods for Fuzzy Pattern Tree Induction
title: Maschinelles Lernen für Fuzzy Pattern Tree Induktion
Creators: name: Senge, Robin
Publisher: name: Philipps-Universität Marburg
Year: 2014
Subjects: Machine Learning
Fuzzy Pattern Tree
Überwachtes Lernen
Supervised Learning
Induktion
Maschinelles Lernen
Informatik
Fuzzy-Logik
Fuzzy-Set
Fuzzy-Logic
Induction
Fuzzy-Menge

description: This thesis elaborates on a novel
      approach to fuzzy machine learning, that is, the combination
      of machine learning methods with mathematical tools for
      modeling and information processing based on fuzzy logic.
      More specifically, the thesis is devoted to so-called fuzzy
      pattern trees, a model class that has recently been
      introduced for representing dependencies between input and
      output variables in supervised learning tasks, such as
      classification and regression. Due to its hierarchical,
      modular structure and the use of different types of
      (nonlinear) aggregation operators, a fuzzy pattern tree has
      the ability to represent such dependencies in a very exible
      and compact way, thereby offering a reasonable balance
      between accuracy and model transparency. The focus of the
      thesis is on novel algorithms for pattern tree induction,
      i.e., for learning fuzzy pattern trees from observed data. In
      total, three new algorithms are introduced and compared to an
      existing method for the data-driven construction of pattern
      trees. While the first two algorithms are mainly geared
      toward an improvement of predictive accuracy, the last one
      focuses on eficiency aspects and seeks to make the learning
      process faster. The description and discussion of each
      algorithm is complemented with theoretical analyses and
      empirical studies in order to show the effectiveness of the
      proposed solutions.
description: Diese Arbeit befasst sich mit
      einer neuen Methode im Bereich des "unscharfen maschinellen
      Lernens". Dieser Bereich umfasst Methoden, die eine
      Kombination von maschinellen Lernverfahren mit Konzepten aus
      der Theorie unscharfer Mengen (Fuzzy Set Theory) darstellen.
      Im Speziellen beschäftigt sich die Arbeit mit der
      Modellklasse der sogenannten Fuzzy Pattern Trees. Diese
      Modellklasse wurde kürzlich vorgestellt und dient der
      Modellierung von Abhängigkeiten zwischen Ein- und
      Ausgabevariablen in Problemstellungen des überwachten Lernens
      (supervised learning) wie beispielsweise Regression und
      Klassifikation. Aufgrund ihrer hierarchischen und modularen
      Struktur sowie der Verwendung von unterschiedlichen, zum Teil
      nicht-linearen Aggregationsoperatoren ist die Modellklasse in
      der Lage, diese Abhängigkeiten flexibel und kompakt
      darzustellen. Dabei erreicht sie eine gute Balance zwischen
      prädiktiver Genauigkeit und Transparenz. Schwerpunkt dieser
      Arbeit ist die Entwicklung neuer Algorithmen zum Lernen von
      Fuzzy Pattern Trees aus Daten. Insgesamt werden in dieser
      Arbeit neben einer Reihe von Heuristiken drei neue
      Algorithmen vorgestellt. Während die ersten beiden nahezu
      ausschließlich auf die Verbesserung der
      Prädiktionsgenauigkeit abzielen, wird mit dem dritten die
      Verbesserung der Laufzeit während der Trainingsphase
      erreicht. Die Beschreibung der Algorithmen ist immer sowohl
      von einer theoretischen Diskussion als auch einer empirischen
      Evaluierung begleitet, die die Effektivität und Effizienz der
      Algorithmen demonstriert und statistisch belegt.