論文の概要: A Class Inference Scheme With Dempster-Shafer Theory for Learning Fuzzy-Classifier Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.03588v1
• Date: Wed, 04 Jun 2025 05:38:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 21:20:14.167965
• Title: A Class Inference Scheme With Dempster-Shafer Theory for Learning Fuzzy-Classifier Systems
• Title（参考訳）: ファジィクラシファイアシステム学習のためのDempster-Shafer理論を用いたクラス推論方式
• Authors: Hiroki Shiraishi, Hisao Ishibuchi, Masaya Nakata,
• Abstract要約: 本稿では,ファジィ分類システム(LFCS)を学習するための新しいクラス推論手法を紹介する。 DS理論を用いて、このスキームは特定のクラスごとに信念の質量を計算し、それぞれのファジィ規則から「I'''状態」を計算し、これらの信念の質量からクラスを推論する。 よりスムーズな決定境界を形成し、信頼性対策を提供し、現実のアプリケーションにおけるLFCSの堅牢性と一般化性を高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9394231697721023
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The decision-making process significantly influences the predictions of machine learning models. This is especially important in rule-based systems such as Learning Fuzzy-Classifier Systems (LFCSs) where the selection and application of rules directly determine prediction accuracy and reliability. LFCSs combine evolutionary algorithms with supervised learning to optimize fuzzy classification rules, offering enhanced interpretability and robustness. Despite these advantages, research on improving decision-making mechanisms (i.e., class inference schemes) in LFCSs remains limited. Most LFCSs use voting-based or single-winner-based inference schemes. These schemes rely on classification performance on training data and may not perform well on unseen data, risking overfitting. To address these limitations, this article introduces a novel class inference scheme for LFCSs based on the Dempster-Shafer Theory of Evidence (DS theory). The proposed scheme handles uncertainty well. By using the DS theory, the scheme calculates belief masses (i.e., measures of belief) for each specific class and the ``I don't know'' state from each fuzzy rule and infers a class from these belief masses. Unlike the conventional schemes, the proposed scheme also considers the ``I don't know'' state that reflects uncertainty, thereby improving the transparency and reliability of LFCSs. Applied to a variant of LFCS (i.e., Fuzzy-UCS), the proposed scheme demonstrates statistically significant improvements in terms of test macro F1 scores across 30 real-world datasets compared to conventional voting-based and single-winner-based fuzzy inference schemes. It forms smoother decision boundaries, provides reliable confidence measures, and enhances the robustness and generalizability of LFCSs in real-world applications. Our implementation is available at https://github.com/YNU-NakataLab/jUCS.
• Abstract（参考訳）: 意思決定プロセスは機械学習モデルの予測に大きな影響を及ぼす。 これは例えばLearning Fuzzy-Classifier Systems (LFCS) のようなルールベースのシステムにおいて特に重要であり、ルールの選択と適用によって予測精度と信頼性が直接決定される。 LFCSは進化的アルゴリズムと教師付き学習を組み合わせてファジィ分類規則を最適化し、解釈可能性と堅牢性を高める。 これらの利点にもかかわらず、LFCSにおける意思決定機構(クラス推論スキーム)の改善に関する研究は限られている。 ほとんどのLFCSは投票ベースまたはシングルウィンナーベースの推論スキームを使用している。 これらのスキームは、トレーニングデータに対する分類性能に依存しており、見当たらないデータに対してうまく機能せず、過度に適合するリスクがある。 これらの制約に対処するため,本稿では,Dempster-Shafer Theory of Evidence(DS理論)に基づくLFCSの新しいクラス推論手法を提案する。 提案方式は不確実性をうまく扱える。 DS理論を用いて、このスキームはそれぞれの特定のクラスに対する信念の質量(すなわち、信念の尺度)と「私は知らない」状態をファジィ規則から計算し、これらの信念の質量からクラスを推論する。 従来のスキームとは異なり、提案手法は不確実性を反映した 'I don't know' 状態も考慮し、LFCSの透明性と信頼性を向上させる。 LFCSの変種(すなわちFuzzy-UCS)に適用された提案手法は、従来の投票ベースおよびシングルウィンナーベースのファジィ推論方式と比較して、30の実世界のデータセットにわたるテストマクロF1スコアの統計的に有意な改善を示す。 よりスムーズな決定境界を形成し、信頼性対策を提供し、現実のアプリケーションにおけるLFCSの堅牢性と一般化性を高める。 実装はhttps://github.com/YNU-NakataLab/jUCS.comで公開しています。

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