Learning Sets of Rules Tom Mitchel (cap. 10)

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1 Learning Sets of Rules Tom Mitchel (cap. 10)
Victor Cisneiros (vcac) Sergio Sette (sss3) Pablo Viana (pabv)

2 Learning Sets of Rules Objetivo: Estudar algoritmos capazes de aprender hipóteses como um conjunto de regras IF-THEN Ao contrário de outros métodos de aprendizagem como Redes Neurais por exemplo, regras no formato IF-THEN podem ser facilmente entendidas por pessoas humanas. As regras aprendidas são expressões da lógica proposicional e da lógica de primeira-ordem

3 Motivação Em 1995 um sistema PROGOL conseguiu aprender a seguinte regra a partir de vários dados de proteínas: Fold(FOUR-HELICAL-UP-AND-DOWN-BUNDLE, p) ← Helix(p,h1) Λ Length(h1,HIGH) Λ Position(p,h1,n) Λ (1≤n≤3) Λ Adjacent(p,h1,h2) Λ Helix(p,h2) Essa regra pode ser traduzida para o inglês como: The protein P has a fold class “Four helical up and down bundle” if it contains a long helix h1 at a secondary structure position between 1 and 3 and h1 is next to a second helix.

4 Motivação Essa facilidade de compreensão das regras torna esse método bastante atrativo para o uso em experimentos científicos Biólogos poderiam por exemplo, estudar e criticar a tradução em inglês da hipótese mostrada no slide anterior

5 Como aprender um conjunto de regras?
Uma maneira seria utilizar uma árvore de decisão Uma regra para cada folha: IF (Outlook = Sunny) Λ (Humidity = High) THEN PlayTennis = NO IF (Outlook = Sunny) Λ (Humidity = Normal) THEN PlayTennis = YES IF (Outlook = Overcast) THEN PlayTennis = YES ... etc

6 Outros Algoritmos Podem aprender regras na forma de cláusulas de Horn de primeira-ordem Ao contrário da árvore que aprende apenas regras proposicionais Mais expressivo, permitem expressar variáveis e relacionamentos entre elas Aprendem as regras uma de cada vez, iterando o processo até o final (Sequential Covering) Árvores aprendem todo o conjunto de regras de uma só vez

7 Considere a seguinte base de dados
Attributes Target Attribute (O que se deseja aprender)

8 Sequential Covering Suponha função LEARN-ONE-RULE
Entrada: Um conjunto de exemplos de treinamento positivos e negativos Saída: Uma regra que cobre vários dos exemplos positivos e nenhum ou poucos negativos (A regra deve ter uma boa taxa de acerto mas não necessariamente precisa englobar muitos exemplos)

9 Sequential Covering Dada essa função LEARN-ONE-RULE, um jeito óbvio de aprender um conjunto de regras seria: 1. Invocar LEARN-ONE-RULE sobre todos os exemplos 2. Remover todos os exemplos positivos cobertos pela regra aprendida 3. Invocar LEARN-ONE-RULE novamente sobre os exemplos restantes 4. Repetir o processo até atingir a fração desejada de exemplos positivos cobertos pelas regras

10 Sequential Covering

11 Como implementar LEARN-ONE-RULE?
Organizar o espaço de busca da mesma forma que o algoritmo ID3 de árvores de decisão Começar com uma regra geral e ir adicionando os testes de atributos que mais melhoram a perfomance da regra Ao contrário do algorítmo ID3, essa implementação só segue um único ramo da árvore

12 Como implementar LEARN-ONE-RULE?

13 Como implementar LEARN-ONE-RULE?
O algoritmo sugerido anteriormente realiza uma busca em profundidade gulosa sem backtracking Como toda busca gulosa, corre o risco de encontrar uma solução não ótima. Para minimizar isso pode se utilizar uma beam-search (a cada passo manter os K melhores candidatos) Esse é o algoritmo CN2

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15 First-Order Logic Os algoritmos apresentados até agora só são capazes de aprender conjuntos de regras da lógica proposicional Veremos a seguir, o algoritmo FOIL, capaz de aprender regras da lógica de primeira ordem, que são mais expressivas pois podem conter variáveis e são capazes de expressar relacionamentos entre elas

16 First-Order Logic Constantes: Lula, ACM, unicórnio, 10 Variáveis: x, y
Predicados: Corrupto, Maior_Que Assumem valores True ou False como resultado Funções: idade Assumem qualquer constante como resultado

17 First-Order Logic (Expressões)
Termo: Qualquer constante, variável ou qualquer função aplicada a um termo Ex: Lula, x, idade(Lula) Literal: Qualquer predicado aplicado a um termo, ou sua negação Ex: Corrupto(ACM), ¬Maior_Que(idade(Lula), 60) Cláusula: Qualquer disjunção de literais ... Cláusula de Horn: Uma cláusula contendo no máximo 1 literal positivo Ex: H V ¬L1 V ... ¬Ln equivalente à H ← (L1 Λ ... Λ Ln) ou IF L1 Λ ... Λ Ln THEN H

18 FOIL Algoritmo para aprendizagem de regras de primeira ordem (cláusulas de Horn) Segue a mesma idéia dos já vistos SEQUENTIAL-COVERING e LEARN-ONE-RULE

19 FOIL Ex: Suponha que queiramos aprender a definição do predicado Grandfather(x, y) Divide-se os dados em exemplos positivos e negativos: Positivos: { George, Anne } { Phillip, Peter } ... Negativos: { George, Elizabeth } { Harry, Zarra } ...

20 FOIL (Ilustração Simples)
O algoritmo FOIL constrói um conjunto de cláusulas, cada uma com Grandfather(x, y) como “head” → Grandfather(x, y) Essa cláusula classifica todos os exemplos como positivos então é necessário especializá-la (adicionando liteirais). 3 adições em potencial: Father(x, y) → Grandfather(x, y) Parent(x, z) → Grandfather(x, y) Father(x, z) → Grandfather(x, y) O 1º classifca errado todos os 12 exemplos positivos, o 2º e 3º aceitam todos positivos mas erram alguns negativos, como o 3º erra menos escolhe-se ele Father(x, z) Λ Parent(z, y) → Grandfather(x, y) Como essa cláusula classifica corretamente todos os exemplos, o algoritmo FOIL irá escolhê-lo

21 FOIL

22 FOIL – Especializando uma regra
Seja a regra atual P(x1,x2,...,xk) L1 Λ ... Ln L1 ... Ln são literais compondo as atuais condições e P(x1,x2,...,xk) o predicado que se deseja aprender. O FOIL irá gerar os seguintes candidatos: Q(v1 ... vr) onde Q é qualquer predicado ocorrendo nos exemplos e v1 ... vr são quaisquer variáveis presentes na regra ou novas variáveis (no mínimo um vi deve pertencer a regra atual) Equal(vj,vk) onde vj e vk são variáveis já presentes na regra A negação de um dos literais acima

23 FOIL – Especializando uma regra
Exemplo: regra atual = GrandDaughter(x,y) Father(y,z) predicados = Father e Female Os candidatos serão a adição dos seguintes literais à regra atual: Equal(x,y), Female(x), Female(y), Father(x,y), Father(y,x) Father(x,z), Father(z,x), Father(y,z), Father(z,y) e a negação destes literais

24 FOIL – Especializando uma regra
Como escolher o candidato mais promissor? Aquele que classifica o maior número de exemplos positivos e o menor número de exemplos negativos Foil_Gain p0 = número de exemplos positivos da regra atual n0 = número de exemplos negativos da regra atual p1 = número de exemplos positivos da regra especializada n1 = número de exemplos negativos da regra especializada

25 Indução como o inverso da dedução
Uma abordagem diferente para a programação em lógica indutiva é baseada na observação de que a indução nada mais é que o inverso da dedução.

26 Indução como o inverso da dedução

27 Invertendo o método da resolução
Dada duas cláusulas C1 e C2, encontre a literal L de C1 tal que ¬L ocorre em C2. Forme uma cláusula derivada C, incluindo os literais de C1 e C2, exceto L e ¬L. C = (C1 – {L}) U (C2 – {¬L}) Resolução inversa: Dada duas cláusulas C1 e C, encontre a literal L que ocorre em C1, mas não aparece em C. Forme a segunda cláusula C2, incluindo as literais: C2 = (C - (C1 - {L})) U {¬L}

28 Invertendo o método da resolução

29 Resolução – First-Order Case
A diferença principal entre a resolução no caso proposicional e no de primeira-ordem é o processo de unificar substituições. Uma substituição é qualquer mapeamento de variáveis a termos. Na lógica de predicados para executar a resolução procuramos por uma literal L1 em C1, de modo que exista uma unificação de substituições entre ela e a negação de uma literal, ¬L2, em C2.

30 Resolução Inversa – First-Order Case
Podemos derivar da fórmula da resolução, por manipulação algébrica, considerando

31 Resolução Inversa – First-Order Case

32 Referências Tom Mitchell. Machine Learning. McGraw-Hill. 1997.
Stuart Russel, Peter Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Second Edition. Prentice Hall