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Abb. 9.25
Interpretation von Assoziationsregeln
Die damit gefundenen Lösungssequenzen lassen sich dann wie folgt interpretieren
(Abb.
9.25
):
Die Fitness setzt sich aus den Kriterien Support, Confidence und Lift zusammen. So
wird beispielsweise eine Regel, die nur durch einen einzigen Datensatz gestützt wird, als
inadäquat eingestuft. Insofern setzt der Algorithmus einen Support von 0,5 und damit fünf
Fälle voraus. Gleichzeitig sollte in der Mehrzahl der Fälle, für die die Regel greift, die
Aussage richtig sein, was sich in der Confidence-Anforderung von 90 % widerspiegelt.
Ebenfalls wird der Lift-Wert in der Fitness verrechnet. Wenn allerdings das Support- oder
das Confidence-Kriterium nicht erfüllt sind, wird der Fitnesswert sofort auf einen positi-
ven kleinen Wert heruntergesetzt.
Die Individuen werden mit ganzzahligen Werten zwischen dem Minimum und dem
Maximum für die jeweilige Position initialisiert, wobei die Anordnung links oder rechts
mit Wahrscheinlichkeit ½ vorgenommen wird. Bezüglich der Crossover-Varianten kom-
men 1-Point-, 2-Point- und Uniform Crossover zum Einsatz. Diese Operatoren behalten
die Positionen strikt bei, so dass keine ungültigen Elemente entstehen können. Um den
Vorgang des Crossover nachvollziehen zu können, soll an dieser Stelle ein Schreibtischtest
durchgeführt werden. Dabei wird von den Chromosomen < 0, 1, 3 > und < 1, 2, 4 > aus-
gegangen, d. h. im ersteren liegt das Attribut zwischen 1 und 3 und steht auf der linken
Wenn-Seite respektive im letzterem liegt das Attribut zwischen 2 und 4 und befindet sich
auf der rechten Dann-Seite. Möglich sind (2-Point- oder Uniform Crossover) sechs von
den Eltern verschiedene Kinder (Abb.
9.26
):
Hier treten also sowohl Generalisierungen, Spezialisierungen als auch Seitenwechsel
auf. So wird beispielsweise beim Crossver von < 0, 3, 1 > zu < 0, 3, 4 > der Bereich breiter.
Entsprechend wird beim Crossover von < 1, 2, 4 > zu < 1, 2, 3 > der Bereich enger. Beim
Crossover von < 0, 3, 1 > zu < 1, 3, 1 > findet ein Seitenwechsel statt. Auf Chromosom-
Ebene führt ein Crossover also dazu, dass die neue Regel entweder zusätzliche Datensätze
mit einbeziehen kann (bei Generalisierung) oder einen Teil der Datensätze ausschließt
(Spezialisierung). Diese Beobachtung kann man auch auf die Ebene des gesamten Indivi-
duums ausdehnen. Dabei kommen zusätzliche Attribut-Aussagen dazu oder es verschwin-
den einige Attribut-Aussagen. Außerdem kann eine Attribut-Aussage die Seite wechseln.
Die Mutation muss ebenfalls dafür Sorge tragen, dass keine ungültigen Elemente entste-
