rosetta
基于粗糙集理论框架的表格逻辑数据工具
rosetta是基于粗糙集理论框架的表格逻辑
数据
工具,特点是可操作性强,便于
数据
浏览等。
简介
它提供了多种
数据预处理
功能,如
决策表
补齐、决策表离散化等及其
算法
,同时提供了粗糙集中常见的约简和规则的获取
算法
,支持从数据预处理到预测和分析规则的全
过程
,是一个很好的
粗糙集理论
软件和实验平台。
性能特点
Rosetta的定位是一个用于简化模型的通用型工具,而不是针对某一特定领域。
Rosetta平台的可操作性强,便于
数据
浏览。它的界面具有
面向对象
的特点,每个可操作的对象在界面上都用单独的项目表示,每个项目包含一些与上下文相关的菜单。
它的核心计算功能可用命令行执行,适用于
Perl
或
Python
代码调用。
功能
最近核心计算可能提供的一些功能:
·导入/导出
- 通过ODBC实现DBMS之间的部分整合;
- 将规则、知识最小表示(reduct)、
表格
、图例和其他对象转化为多种格式,包括
XML
,
C++
和
Prolog
。
·预处理
- 填充
决策表
(decision table)中缺失的
数据
;
-
数据
属性的离散化。
·计算
- 支持
监督学习
和
非监督学习
;
- 支持用户自定义的区分概念(notions of discernibility)
- 对多种的区分性,有效的生成精确或近似的知识最小表示
- 用知识的最小表示产生if-then规则和描述模式
- 代码运行
- 支持
交叉验证
(cross-validation)
·后处理:
- 先进的知识最小表示和规则过滤功能
·验证和分析
- 合成规则在未知样本中的应用
- 生成
混淆矩阵
(confusion matrices)、
ROC曲线
和
校准曲线
(calibration curves)
- 根据高级质量度量,对每个规则进行评估
- 提供统计
假设检验
工具
·其它
- 利用容差关系(tolerance relations)进行聚类
- 计算分割(partitions)和可变精确度的近似粗糙集
- 支持随机观察取样
- 代码开源
- 完备的说明文档
参考资料
最新修订时间:2024-02-02 17:17
条目作者
小编
资深百科编辑
目录
概述
简介
性能特点
功能
参考资料
Copyright©2024
闽ICP备2024072939号-1