Рассматривается одна из центральных задач машинного обучения — задача классификации на основе прецедентов. Приводится описание схемы синтеза логических алгоритмов классификации в предположении, что признаковые описания прецедентов являются элементами декартова произведения конечных частичных порядков. В рамках данной схемы формулируется критерий корректности алгоритма голосования по представительным элементарным классификаторам классов. При условии, что исходные данные не упорядочены (описания прецедентов представляют собой элементы произведения антицепей), изучается возможность задания линейных порядков на множествах значений признаков, обеспечивающих более качественную классификацию, не обязательно корректную. Предлагается процедура «корректного» упорядочения допустимых значений отдельных признаков, при этом остальные признаки остаются антицепями. Приводятся результаты экспериментов на реальных данных, демонстрирующие эффективность разработанных в работе методов.
машинное обучение, логические алгоритмы классификации, корректный алгоритм классификации, частично упорядоченное множество, декартово произведение частичных порядков, линейный порядок, дуализация над произведением частичных порядков