Le programme ols (Orthogonal Least Squares) transforme chaque exemple d'un jeu de données en une règle floue et sélectionne ensuite les plus importantes d'entre elles au sens des moindres carrés, par régression linéaire et orthogonalisation de Gram-Schmidt. Une fois la sélection faite, un deuxième passage de l'algorithme est réalisé au cours duquel les conclusions des règles sont optimisées au sens des moindres carrés. Il est adapté aux problèmes de régression.
Interface Java :
Menu Apprentissage, sous-menu Induction des règles, option OLS.
En ligne de commande, programme ols :
Un seul argument :
Avec les options :
i=0 : les nouvelles conclusions des règles seront choisies en fonction des données de la sortie du fichier de données
i=1 (valeur par défaut) : les nouvelles conclusions des règles seront choisies en fonction des conclusions des règles actuelles.
Exemple de ligne de commande :
ols rice
Le programme crée 5 fichiers résultats :
Num Index VarExp VarCum 1, 18, 0.305448, 0.305448, 2, 1, 0.176927, 0.482375, 3, 85, 0.110070, 0.592445, 4, 2, 0.086740, 0.679184, 5, 25, 0.070750, 0.749935, 6, 31, 0.038250, 0.788185, 7, 28, 0.035713, 0.823898, 8, 64, 0.025145, 0.849042, 9, 4, 0.019027, 0.868070, 10, 8, 0.015855, 0.883925, 11, 49, 0.013378, 0.897303, 12, 12, 0.012828, 0.910131, 13, 100, 0.012922, 0.923054, 14, 34, 0.012031, 0.935085, 15, 35, 0.007077, 0.942162, 16, 66, 0.007068, 0.949231, 17, 42, 0.006960, 0.956190, 18, 5, 0.006750, 0.962941, 19, 79, 0.005379, 0.968320, 20, 22, 0.004892, 0.973212, 21, 20, 0.005113, 0.978325, 22, 71, 0.004085, 0.982410, 23, 6, 0.003055, 0.985465, 24, 102, 0.002667, 0.988132, 25, 53, 0.001796, 0.989928,Autant de lignes que de règles induites.
Signification des colonnes pour chaque ligne: