16.07.2022 • 7 Min.

Regelinduktion ist eine Methode des Lernens aus Daten, die darauf abzielt, eine Reihe von Regeln zu finden, die die zugrunde liegende Struktur der Daten beschreiben. Sie wird häufig in Anwendungen für maschinelles Lernen und Data Mining eingesetzt, wo sie dazu verwendet werden kann, automatisch Muster in Daten zu entdecken und diese Muster dann zu nutzen, um Vorhersagen über neue Daten zu treffen Die Regelinduktion ist eng mit den Entscheidungsbäumen verwandt: Viele Algorithmen zur Regelinduktion sind eigentlich Variationen von Algorithmen zum Lernen von Entscheidungsbäumen. Der Hauptunterschied zwischen Regelinduktion und Entscheidungsbäumen besteht darin, dass bei der Regelinduktion der endgültige Satz von Regeln in der Regel viel kleiner und leichter zu verstehen ist als ein entsprechender Entscheidungsbaum. Daher eignet sich die Regelinduktion besonders gut für Anwendungen, bei denen die Interpretierbarkeit wichtig ist, wie etwa in der Medizin oder im Finanzwesen.