Contrast set learning
કોન્ટ્રાસ્ટ સેટ લર્નિંગ એ સંગઠન નિયમ શિક્ષણનું એક સ્વરૂપ છે જે દરેક ચોક્કસ જૂથ માટે ઓળખતા મુખ્ય આગાહીકારોને રિવર્સ-એન્જિનિયરિંગ દ્વારા અલગ જૂથો વચ્ચે અર્થપૂર્ણ તફાવતોને ઓળખવા માંગે છે. ઉદાહરણ તરીકે, વિદ્યાર્થીઓના સમૂહ (ડિગ્રી પ્રકાર દ્વારા લેબલ થયેલ) માટે વિશેષતાઓનો સમૂહ આપવામાં આવે તો, વિપરીત સમૂહ શીખનાર સ્નાતકની ડિગ્રી મેળવવા માંગતા વિદ્યાર્થીઓ અને પીએચડી ડિગ્રી તરફ કામ કરતા વિદ્યાર્થીઓ વચ્ચેના વિરોધાભાસી લક્ષણોને ઓળખશે. ઝાંખી ડેટા માઇનિંગમાં સામાન્ય પ્રથા એ છે કે વર્ગીકરણ કરવું, કોઈ વસ્તુ અથવા પરિસ્થિતિના લક્ષણોને જોવું અને અવલોકન કરાયેલ વસ્તુ કઈ શ્રેણીની છે તે અનુમાન લગાવવું. જેમ જેમ નવા પુરાવાઓની તપાસ કરવામાં આવે છે (સામાન્ય રીતે લર્નિંગ અલ્ગોરિધમમાં તાલીમ સમૂહને ફીડ કરીને), આ અનુમાન શુદ્ધ અને સુધારવામાં આવે છે. કોન્ટ્રાસ્ટ સેટ લર્નિંગ વિરુદ્ધ દિશામાં કામ કરે છે. જ્યારે વર્ગીકરણકર્તાઓ માહિતીનો સંગ્રહ વાંચે છે અને માહિતી એકત્રિત કરે છે જેનો ઉપયોગ નવી માહિતીને અલગ શ્રેણીઓની શ્રેણીમાં મૂકવા માટે થાય છે, ત્યારે કોન્ટ્રાસ્ટ સેટ લર્નિંગ તે શ્રેણીને લે છે જે વસ્તુની છે અને આંકડાકીય પુરાવાને ઉલટાવી દેવાનો પ્રયાસ કરે છે જે વસ્તુને વર્ગના સભ્ય તરીકે ઓળખે છે. એટલે કે, કોન્ટ્રાસ્ટ સેટ શીખનારાઓ વર્ગ વિતરણમાં ફેરફારો સાથે એટ્રિબ્યુટ મૂલ્યોને જોડતા નિયમો શોધે છે. તેઓ મુખ્ય આગાહીકારોને ઓળખવાનો પ્રયાસ કરે છે જે એક વર્ગીકરણને બીજાથી વિપરીત કરે છે. ઉદાહરણ તરીકે, એરોસ્પેસ એન્જિનિયર નવા રોકેટના પરીક્ષણ પ્રક્ષેપણ પર માહિતી રેકોર્ડ કરી શકે છે. રોકેટની ગતિ, સંચાલન તાપમાન, બાહ્ય દબાણ વગેરે જેવા પરિબળોને ધ્યાનમાં રાખીને સમગ્ર પ્રક્ષેપણ દરમિયાન નિયમિત અંતરાલે માપ લેવામાં આવશે. જો સંખ્યાબંધ સફળ પરીક્ષણો પછી રોકેટ પ્રક્ષેપણ નિષ્ફળ જાય, તો ઇજનેર સફળ અને નિષ્ફળ પરીક્ષણો વચ્ચે તફાવત કરવા માટે કોન્ટ્રાસ્ટ સેટ લર્નિંગનો ઉપયોગ કરી શકે છે. કોન્ટ્રાસ્ટ સેટ શીખનાર જોડાણના નિયમોનો સમૂહ તૈયાર કરશે, જે જ્યારે લાગુ કરવામાં આવશે, ત્યારે તે દરેક નિષ્ફળ પરીક્ષણો વિરુદ્ધ સફળ પરીક્ષણો (તાપમાન ખૂબ ઊંચું હતું, પવનનું દબાણ ખૂબ ઊંચું હતું, વગેરે) ના મુખ્ય આગાહીકારોને સૂચવશે. કોન્ટ્રાસ્ટ સેટ લર્નિંગ એ સંગઠન નિયમ શિક્ષણનું એક સ્વરૂપ છે. એસોસિએશન નિયમ શીખનારાઓ સામાન્ય રીતે તાલીમ સમૂહમાં સામાન્ય રીતે એક સાથે બનતા લક્ષણોને જોડતા નિયમો પ્રદાન કરે છે (દાખલા તરીકે, જે લોકો ચાર વર્ષના કાર્યક્રમોમાં પ્રવેશ મેળવે છે અને સંપૂર્ણ અભ્યાસક્રમનો ભાર લે છે તેઓ પણ પરિસરની નજીક રહેવાનું વલણ ધરાવે છે). વર્તમાન પરિસ્થિતિનું વર્ણન કરતા નિયમો શોધવાને બદલે, વિપરીત સમૂહના વિદ્યાર્થીઓ એવા નિયમો શોધે છે જે જૂથોમાં તેમના વિતરણમાં અર્થપૂર્ણ રીતે અલગ પડે છે (અને આમ, તે જૂથો માટે આગાહીકર્તા તરીકે ઉપયોગ કરી શકાય છે). ઉદાહરણ તરીકે, કોન્ટ્રાસ્ટ સેટ શીખનાર પૂછી શકે છે, "સ્નાતકની ડિગ્રી ધરાવતી વ્યક્તિ અથવા પીએચડી ધરાવતી વ્યક્તિની મુખ્ય ઓળખકર્તાઓ શું છે, અને પીએચડી અને સ્નાતકની ડિગ્રી ધરાવતા લોકો કેવી રીતે અલગ પડે છે?" પ્રમાણભૂત વર્ગીકરણ અલ્ગોરિધમ્સ, જેમ કે C4.5, વર્ગના મહત્વની કોઈ વિભાવના નથી (એટલે કે, તેઓ જાણતા નથી કે વર્ગ "સારો" કે "ખરાબ" છે). આવા શીખનારાઓ ચોક્કસ ઇચ્છિત વર્ગો પ્રત્યે પૂર્વગ્રહ કરી શકતા નથી અથવા તેમની આગાહીઓને ફિલ્ટર કરી શકતા નથી. કોન્ટ્રાસ્ટ સેટ લર્નિંગનો ધ્યેય જૂથો વચ્ચે અર્થપૂર્ણ તફાવતો શોધવાનો હોવાથી, ચોક્કસ વર્ગીકરણ તરફ શીખ્યા નિયમોને લક્ષિત કરવામાં સક્ષમ બનવું ઉપયોગી છે. કેટલાક કોન્ટ્રાસ્ટ સેટ શીખનારાઓ, જેમ કે MINWAL અથવા TAR અલ્ગોરિધમ્સના પરિવાર, દરેક વર્ગને વજન સોંપે છે જેથી શીખ્યા સિદ્ધાંતોને ચોક્કસ પ્રેક્ષકોને રસ હોય તેવા પરિણામો તરફ કેન્દ્રિત કરી શકાય. આમ, કોન્ટ્રાસ્ટ સેટ લર્નિંગને ભારિત વર્ગ શિક્ષણના સ્વરૂપ તરીકે વિચારી શકાય છે. ઉદાહરણોઃ સુપરમાર્કેટ ખરીદીઓ પ્રમાણભૂત વર્ગીકરણ, સંગઠન નિયમ શિક્ષણ અને કોન્ટ્રાસ્ટ સેટ શિક્ષણ વચ્ચેના તફાવતોને સરળ સુપરમાર્કેટ રૂપક સાથે સચિત્ર કરી શકાય છે. નીચેના નાના ડેટાસેટમાં, દરેક પંક્તિ સુપરમાર્કેટ વ્યવહાર છે અને દરેક "1" સૂચવે છે કે વસ્તુ ખરીદવામાં આવી હતી (a "0" સૂચવે છે કે વસ્તુ ખરીદવામાં આવી ન હતી): આ માહિતીને ધ્યાનમાં રાખીને, એસોસિએશન નિયમ શિક્ષણ શોધી શકે છે કે જે ગ્રાહકો ડુંગળી અને બટાટા એકસાથે ખરીદે છે તેઓ હેમબર્ગર માંસ પણ ખરીદી શકે છે. વર્ગીકરણ શોધી શકે છે કે જે ગ્રાહકો ડુંગળી, બટાટા અને હેમબર્ગર માંસ ખરીદતા હતા તેઓ રસોઈ માટે વસ્તુઓ ખરીદતા હતા. કોન્ટ્રાસ્ટ સેટ લર્નિંગ શોધી શકે છે કે કુકઆઉટ માટે ખરીદી કરતા ગ્રાહકો અને એનિવર્સરી ડિનર માટે ખરીદી કરતા ગ્રાહકો વચ્ચેનો મુખ્ય તફાવત એ છે કે ગ્રાહકો કુકઆઉટ માટે વસ્તુઓ ખરીદીને ડુંગળી, બટાટા અને હેમબર્ગર માંસ ખરીદે છે (અને ફોઈ ગ્રાસ અથવા શેમ્પેઇન ખરીદતા નથી). સારવાર શિક્ષણ એ ભારિત વિરોધાભાસ-સમૂહ શિક્ષણનું એક સ્વરૂપ છે જે એક જ ઇચ્છનીય જૂથ લે છે અને તેને બાકીના અનિચ્છનીય જૂથો (ઇચ્છનીયતાનું સ્તર ભારિત વર્ગો દ્વારા રજૂ થાય છે) સામે વિરોધાભાસી બનાવે છે. પરિણામી "સારવાર" નિયમોનો એક સમૂહ સૂચવે છે, જે જ્યારે લાગુ કરવામાં આવે છે, ત્યારે ઇચ્છિત પરિણામ તરફ દોરી જશે. સારવારનું શિક્ષણ પ્રમાણભૂત કોન્ટ્રાસ્ટ સેટ શિક્ષણથી નીચેના અવરોધો દ્વારા અલગ પડે છેઃ તમામ જૂથો વચ્ચેના તફાવતોને શોધવાને બદલે, સારવારનું શિક્ષણ ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવા માટે ચોક્કસ જૂથને સ્પષ્ટ કરે છે, આ ઇચ્છિત જૂથ માટે વજન લાગુ કરે છે, અને બાકીના જૂથોને એક "અનિચ્છનીય" શ્રેણીમાં ભેગા કરે છે. સારવારના શિક્ષણમાં લઘુતમ સિદ્ધાંતો પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવામાં આવ્યું છે. વ્યવહારમાં, સારવાર મહત્તમ ચાર અવરોધો સુધી મર્યાદિત હોય છે (એટલે કે, રોકેટ સ્કેટબોર્ડથી અલગ હોવાના તમામ કારણો જણાવવાને બદલે, સારવાર શીખનાર એકથી ચાર મુખ્ય તફાવતો જણાવશે જે આંકડાકીય મહત્વના ઉચ્ચ સ્તર પર રોકેટ માટે આગાહી કરે છે). સરળતા પર આ ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવું એ સારવાર શીખનારાઓ માટે એક મહત્વપૂર્ણ લક્ષ્ય છે. સારવાર શિક્ષણ એ સૌથી નાનો ફેરફાર ઇચ્છે છે જે વર્ગ વિતરણ પર સૌથી વધુ અસર કરે છે. વિભાવનાત્મક રીતે, સારવાર શીખનારાઓ તમામ લક્ષણો માટે મૂલ્યોની શ્રેણીના તમામ સંભવિત ઉપગણોનું અન્વેષણ કરે છે. આવી શોધ વ્યવહારમાં ઘણીવાર અશક્ય હોય છે, તેથી સારવાર શિક્ષણ ઘણીવાર ઝડપથી કાપણી કરવા અને લક્ષણ શ્રેણીઓને અવગણવા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે, જે જ્યારે લાગુ કરવામાં આવે છે, ત્યારે તે વર્ગ વિતરણ તરફ દોરી જાય છે જ્યાં ઇચ્છિત વર્ગ લઘુમતીમાં હોય છે. ઉદાહરણોઃ બોસ્ટન હાઉસિંગ ડેટા નીચેનું ઉદાહરણ બોસ્ટન શહેરમાંથી આવાસ ડેટાના ડેટાસેટ પર સારવાર શીખનાર TAR3 નું આઉટપુટ દર્શાવે છે (500 થી વધુ ઉદાહરણો સાથેનું બિન-તુચ્છ જાહેર ડેટાસેટ). આ ડેટાસેટમાં, દરેક ઘર માટે સંખ્યાબંધ પરિબળો એકત્રિત કરવામાં આવે છે, અને દરેક ઘરને તેની ગુણવત્તા (નિમ્ન, મધ્યમ-નિમ્ન, મધ્યમ-ઉચ્ચ અને ઉચ્ચ) અનુસાર વર્ગીકૃત કરવામાં આવે છે. ઇચ્છિત વર્ગ "ઉચ્ચ" પર સેટ કરવામાં આવે છે, અને અન્ય તમામ વર્ગોને અનિચ્છનીય તરીકે એકસાથે જોડવામાં આવે છે. સારવાર શીખનારનું પરિણામ નીચે મુજબ છેઃ પાયાના વર્ગનું વિતરણઃ નીચુંઃ 29 ટકા મધ્યમઃ 29 ટકા મધ્યમઃ 21 ટકા ઊંચુંઃ 21 ટકા સૂચવેલ સારવારઃ [પી. ટી. આર. એ. ટી. ઓ. = [<આઇ. ડી. 2>, આર. એમ. = [<આઇ. ડી. 1>] નવું વર્ગ વિતરણઃ નીચુંઃ 0 ટકા મધ્યમઃ 0 ટકા મધ્યમઃ 3 ટકા ઊંચુંઃ 97 ટકા કોઈ લાગુ સારવાર (નિયમો) વિના, ઇચ્છિત વર્ગ વર્ગ વિતરણના માત્ર 21 ટકા પ્રતિનિધિત્વ કરે છે. જો કે, 6.7 થી 9.78 ઓરડાઓ અને 12.6 થી 16 ના પડોશી માતાપિતા-શિક્ષક ગુણોત્તર ધરાવતા ઘરો માટે જો કોઈ ડેટા સેટને ફિલ્ટર કરે છે, તો બાકીના 97 ટકા ઉદાહરણો ઇચ્છિત વર્ગ (ઉચ્ચ ગુણવત્તાવાળા ઘરો) માં આવે છે. એલ્ગોરિધમ્સ સંખ્યાબંધ એલ્ગોરિધમ્સ છે જે કોન્ટ્રાસ્ટ સેટ લર્નિંગ કરે છે. નીચેના પેટા વિભાગો બે ઉદાહરણોનું વર્ણન કરે છે. STUCCO કોન્ટ્રાસ્ટ સેટ શીખનાર કોન્ટ્રાસ્ટ સેટમાંથી શીખવાના કાર્યને ટ્રી સર્ચ પ્રોબ્લેમ તરીકે માને છે જ્યાં ટ્રીનો રુટ નોડ ખાલી કોન્ટ્રાસ્ટ સેટ હોય છે. બાળકોને વિશેષતાઓના કેનોનિકલ ક્રમ દ્વારા પસંદ કરેલી વધારાની વસ્તુઓ સાથે સેટમાં વિશેષતા આપીને ઉમેરવામાં આવે છે (એક જ નોડની બે વાર મુલાકાત લેવાનું ટાળવા માટે). આપેલ ક્રમમાં તમામ હાલની શરતોને અનુસરતી શરતોને જોડીને બાળકોની રચના કરવામાં આવે છે. રચાયેલા વૃક્ષની પહોળાઈ-પ્રથમ રીતે શોધ કરવામાં આવે છે. દરેક સ્તર પર નોડ્સને જોતાં, ડેટાસેટને સ્કેન કરવામાં આવે છે અને દરેક જૂથ માટે આધારની ગણતરી કરવામાં આવે છે. પછી દરેક નોડની તપાસ કરવામાં આવે છે કે શું તે નોંધપાત્ર અને મોટું છે, શું તેને કાપવું જોઈએ, અને જો નવા બાળકો પેદા કરવા જોઈએ. બધા નોંધપાત્ર કોન્ટ્રાસ્ટ સેટ સ્થિત થયા પછી, પોસ્ટ-પ્રોસેસર વપરાશકર્તાને બતાવવા માટે સબસેટ પસંદ કરે છે-નીચા ક્રમ, સરળ પરિણામો પહેલા બતાવવામાં આવે છે, ત્યારબાદ ઉચ્ચ ક્રમના પરિણામો જે "આશ્ચર્યજનક અને નોંધપાત્ર રીતે અલગ" હોય છે. આધાર ગણતરી એ નલ પૂર્વધારણાના પરીક્ષણમાંથી આવે છે કે કોન્ટ્રાસ્ટ સેટ સપોર્ટ તમામ જૂથોમાં સમાન છે (એટલે કે, કોન્ટ્રાસ્ટ સેટ સપોર્ટ જૂથ સભ્યપદથી સ્વતંત્ર છે). દરેક જૂથ માટે આધાર ગણતરી એ આવર્તન મૂલ્ય છે જેનું આકસ્મિક કોષ્ટકમાં વિશ્લેષણ કરી શકાય છે જ્યાં દરેક પંક્તિ વિપરીત સમૂહના સત્ય મૂલ્યને રજૂ કરે છે અને દરેક સ્તંભ ચલ જૂથ સભ્યપદ આવર્તનને સૂચવે છે. જો કોન્ટ્રાસ્ટ સેટ ફ્રીક્વન્સીઝ અને નલ હાયપોથેસિસ વચ્ચેના પ્રમાણમાં તફાવત હોય, તો એલ્ગોરિધમે તે નક્કી કરવું આવશ્યક છે કે પ્રમાણમાંના તફાવતો ચલ વચ્ચેના સંબંધને રજૂ કરે છે કે નહીં અથવા જો તે રેન્ડમ કારણોને આભારી હોઈ શકે છે. અવલોકન કરાયેલી આવર્તન ગણતરીની અપેક્ષિત ગણતરી સાથે સરખામણી કરીને ચી-ચોરસ પરીક્ષણ દ્વારા આ નક્કી કરી શકાય છે. નોડને વૃક્ષમાંથી કાપવામાં આવે છે જ્યારે નોડની તમામ વિશેષતાઓ ક્યારેય નોંધપાત્ર અને મોટા વિપરીત સમૂહ તરફ દોરી શકતી નથી. કાપણીનો નિર્ણય આના પર આધારિત છેઃ લઘુતમ વિચલન કદઃ કોઈપણ બે જૂથોના સમર્થન વચ્ચેનો મહત્તમ તફાવત વપરાશકર્તા-નિર્દિષ્ટ થ્રેશોલ્ડ કરતા વધારે હોવો જોઈએ. અપેક્ષિત કોષ આવૃત્તિઓઃ આકસ્મિક કોષ્ટકની અપેક્ષિત કોષ આવૃત્તિઓ માત્ર ત્યારે જ ઘટી શકે છે કારણ કે વિપરીત સમૂહ વિશિષ્ટ છે. જ્યારે આ આવૃત્તિઓ ખૂબ ઓછી હોય છે, ત્યારે ચી-ચોરસ પરીક્ષણની માન્યતાનું ઉલ્લંઘન થાય છે. સીમાઓઃ જ્યારે નલ પૂર્વધારણા સાચી હોય ત્યારે ગણતરી કરાયેલ આંકડાકીય વિતરણ પર ઉપલી સીમા રાખવામાં આવે છે. જ્યારે આ કટઓફને પહોંચી વળવું શક્ય ન હોય ત્યારે નોડ્સ કાપવામાં આવે છે. TAR3 ભારિત વિપરીત સમૂહ શીખનાર બે મૂળભૂત ખ્યાલો પર આધારિત છે-નિયમ સમૂહની ઉત્થાન અને સમર્થન. નિયમોના સમૂહની ઉત્થાન એ ફેરફાર છે જે કેટલાક નિર્ણયો તે નિર્ણય લાદ્યા પછી ઉદાહરણોના સમૂહમાં કરે છે (એટલે કે, નિયમ લાદવાના જવાબમાં વર્ગ વિતરણ કેવી રીતે બદલાય છે). TAR3 એ નિયમોનો સૌથી નાનો સમૂહ શોધે છે જે દરેક વર્ગ સાથે જોડાયેલા વજનના સરવાળામાં સૌથી મોટા ફેરફારોને દરેક વર્ગ જે આવર્તન પર થાય છે તેનાથી ગુણાકાર કરે છે. લિફ્ટની ગણતરી સેટના સ્કોરને વિભાજીત કરીને કરવામાં આવે છે જેમાં નિયમોનો સેટ બેઝલાઇન સેટના સ્કોર દ્વારા લાદવામાં આવે છે (એટલે કે, કોઈ નિયમો લાગુ કરવામાં આવતા નથી). નોંધ લો કે લિફ્ટ સ્કોરિંગ ફંક્શનને ઉલટાવીને, TAR3 શીખનાર બાકીના વર્ગો માટે પણ પસંદ કરી શકે છે અને લક્ષ્ય વર્ગને નકારી શકે છે. એકલા નિર્ધારિત નિયમના ઉત્થાન પર આધાર રાખવો સમસ્યારૂપ છે. ખોટી અથવા ગેરમાર્ગે દોરનારી માહિતીનો અવાજ, જો નિષ્ફળ ઉદાહરણો સાથે સંકળાયેલો હોય, તો તે વધુ પડતા નિયમ સમૂહમાં પરિણમી શકે છે. આવા ઓવરફિટેડ મોડેલમાં મોટો લિફ્ટ સ્કોર હોઈ શકે છે, પરંતુ તે ડેટાસેટની અંદર પ્રવર્તમાન પરિસ્થિતિઓને ચોક્કસપણે પ્રતિબિંબિત કરતું નથી. ઓવરફિટિંગ ટાળવા માટે, TAR3 સપોર્ટ થ્રેશોલ્ડનો ઉપયોગ કરે છે અને આ થ્રેશોલ્ડની ખોટી બાજુએ આવતા તમામ નિયમોને નકારી કાઢે છે. લક્ષ્ય વર્ગને જોતાં, આધાર થ્રેશોલ્ડ એ વપરાશકર્તા દ્વારા પૂરા પાડવામાં આવેલ મૂલ્ય (સામાન્ય રીતે 0.2) છે, જેની સરખામણી લક્ષ્ય વર્ગની આવર્તનના ગુણોત્તર સાથે કરવામાં આવે છે, જ્યારે એકંદર ડેટાસેટમાં તે વર્ગની આવર્તન પર નિયમ સમૂહ લાગુ કરવામાં આવે છે. TAR3 આ થ્રેશોલ્ડ કરતા ઓછા આધાર સાથે નિયમોના તમામ સેટને નકારી કાઢે છે. ઉચ્ચ લિફ્ટ અને ઉચ્ચ સમર્થન મૂલ્ય બંનેની જરૂર પડવાથી, TAR3 માત્ર આદર્શ નિયમ સમૂહો જ પરત કરતું નથી, પરંતુ નિયમોના નાના સમૂહોની પણ તરફેણ કરે છે. જેટલા ઓછા નિયમો અપનાવવામાં આવશે, તે નિયમોને ટેકો આપતા વધુ પુરાવા અસ્તિત્વમાં રહેશે. TAR3 અલ્ગોરિધમ માત્ર ઉચ્ચ હ્યુરિસ્ટિક મૂલ્ય સાથે એટ્રિબ્યુટ મૂલ્ય શ્રેણીઓમાંથી નિયમોનો સમૂહ બનાવે છે. અલ્ગોરિધમ નક્કી કરે છે કે દરેક એટ્રિબ્યુટની મૂલ્ય શ્રેણીના લિફ્ટ સ્કોરને પહેલા નક્કી કરીને કઈ શ્રેણીનો ઉપયોગ કરવો. આ વ્યક્તિગત સ્કોર્સ પછી સૉર્ટ કરવામાં આવે છે અને સંચિત સંભાવના વિતરણમાં રૂપાંતરિત થાય છે. TAR3 અવ્યવસ્થિત રીતે આ વિતરણમાંથી મૂલ્યો પસંદ કરે છે, જેનો અર્થ છે કે ઓછા સ્કોરની શ્રેણીઓ પસંદ થવાની શક્યતા નથી. ઉમેદવાર નિયમ સમૂહ બનાવવા માટે, ઘણી શ્રેણીઓ પસંદ કરવામાં આવે છે અને જોડવામાં આવે છે. આ ઉમેદવાર નિયમ સમૂહો પછી ગુણાકાર કરવામાં આવે છે અને સૉર્ટ કરવામાં આવે છે. જો વપરાશકર્તા દ્વારા નિર્ધારિત રાઉન્ડની સંખ્યા પછી કોઈ સુધારો જોવા ન મળે, તો અલ્ગોરિધમ સમાપ્ત થાય છે અને ટોચના સ્કોરિંગ નિયમ સમૂહોને પરત કરે છે. સંદર્ભો ડેટા મેનેજમેન્ટ ડેટા માઇનિંગ