Interpretacja zbioru reguł

Aby umożliwić interpretację dowolnej hipotezy dla danego zestawu atrybutów nie możemy wprowadzić ograniczenia co do ilości reguł opisujących daną hipotezę. Weryfikacja danego przykładu pod kątem utworzonej hipotezy polega na znalezieniu w tej hipotezie reguły pokrywającej, to znaczy takiej, której kompleks będzie identyczny jak zestaw atrybutów w badanym przykładzie. W przypadku, gdy znajdzie się dokładnie jedna reguła pokrywająca dany przykład, jej część decyzyjna Y będzie wartością przypisaną danemu przykładowi przez hipotezę zawierającą regułę pokrywającą. W praktyce jednak taka sytuacja, że dokładnie jedna reguła pokrywa nam weryfikowany przykład zdarza się rzadko. Częściej mamy do czynienia z sytuacją, ze jeden przykład jest pokrywany przez wiele reguł, które posiadają różne części decyzyjne Y, albo przykład nie jest pokrywany przez żadną regułę. W takich przypadkach wszystko zależy od tego, czy zbiór reguł traktujemy jako uporządkowany, czy nieuporządkowany.

Nieuporządkowany zbiór reguł rzeczywiście możemy w dokładnym tego słowa znaczeniu nazwać zbiorem. Zawarte w nim reguły nie są w żaden sposób uporządkowane i każda z nich jest traktowana dokładnie tak samo. Do rozstrzygnięcia sytuacji, w których jeden przykład jest pokrywany przez kilka reguł jednocześnie albo nie jest pokrywany przez żadną regułę należy użyć specjalnej strategii:

• losowy wybór jednej z reguł pokrywających klasyfikowany przykład,

• wybór najbardziej szczegółowej reguły pokrywającej klasyfikowany przykład,

• wybór reguły o najmniejszej liczbie selektorów,

• losowy wybór decyzji według rozkładu prawdopodobieństwa wyznaczonego przez rozkład częstości decyzji wśród reguł pokrywających klasyfikowany przykład,

• związanie z każdą z reguł liczby pokrywanej przez nią przykładów i wybranie reguły posiadających największą ilość pokrywanych przez nią przykładów.