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3.4. INTERPRETACIóN
0 20 40 6 0 80 100
cantidad de reglas de los S.E.
Gráfica 6
En la gráfica 1 y en la gráfica 2 podemos observar como el aumento de la cantidad
‘de antecedentes en cada regla disminuye la posibilidad de éxito del sistema
experto. Este comportamiento es razonable si pensamos que cada antecedente es
una restricción más que la regla debe satisfacer para ser disparada. Esto nos lleva
a postular la primer ley empírica sobre el comportamiento de los Sistemas Expertos:
LEY 1: A mayor porcentaje de reglas con gran cantidad de antecedentes a
satisfacer, se hace menor la ‘probabilidad’ de éxito del Sistema Experto.
En la gráfica 3 podemos observar como los Sistemas Expertos cuyo factor de
dispersión es más chico tienen un mejor comportamiento que aquellos cuyo factor
de dispersión es mas grande. Esto se deduce del hecho que los sistemas expertos
con Rango del Datos igual a 20 tienen mejor comportamiento que aquellos con
Rango de Datos igual a 40. Recordando que el Factor de Dispersión esta ‘definido
como el cociente entre el Rango de Datos y la Cantidad de reglas Ilegamos a
postular la segunda ley empírica sobre el comportamiento de los Sistemas Expertos:
LEY 2: A menor Factor de Dispersión, se hace mayor la ‘probabilidad’ de éxito del
Sistema Experto.
En la gráfica 4 y en la gráfica 5 podemos observar como el aumento de la cantidad
de antecedentes en cada regla disminuye el promedio de la cantidad de reglas
disparadas en el sistema experto. Este comportamiento es razonable si pensamos
que a mayor cantidad de antecedentes aumenta la ‘probabilidad’ de que la regla no
sea disparada. Esto nos lleva a postular la tercer ley empírica sobre el
comportamiento de los Sistemas Expertos:
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