
\section{Introduction}
\label{sec.motivation}

Since it was published in \cite{Veloso2006}, the machine learning algorithm based on association rules, known as Lazy Associative Classification (LAC)
has been sucessfully used in many applications like sentiment analysis, record deduplication, author name disambiguation, learning to rank,
diagnosis of lung cancer et alli \cite{veloso2011demand}. The objective of this work is elaborate a filter a posteriori of association rules to 
be used by LAC to reduce the number of rules used and improve its readability.


In some applications, the main interest is predict the class of an entity with the highest possible quality, however, is important in others
analyze why the classifier supplied that result. For example, in diagnosis of lung cancer, the doctor is interested in knowing
what are the features that were decisive in the prediction. Others applications in which understand the results are an important task
are: fraud detection, credit analysis and impact analysis of a marketing campaign.

\subsection{Problem Definition}
\label{introducao.problema}

Machine Learning is programming computers to find patterns in past data to performing inference on  future data,
even without knowing a priori which process generated the data, \cite{Alpaydin2004}.  Maybe is not possible
to identify the process that generated the data, but is possible to construct a good and useful approximation.
Some areas of its applications are: banks that use credit applications to classify their customers, sentiment analysis, entity disambiguation, recommendation
systems, learning to rank, diagnosis of lung cancer, among others.

In this work we will deal with supervised machine learning. According to \cite{Grunwald2007}, a classification problem is defined
on an input (or feature) domain $X$ and output domain (or class label)
$\mathcal{Y}$ and a probability distribution  $\mathcal{P}$ over $X \times \mathcal{Y} $  such that  a classifier is a function  $f_S:X \rightarrow \mathcal{Y}$. 




No caso supervisionado, o problema de classificação consiste em encontrar um classificador que gere uma distribuição
de probabilidade o mais próximo possível de $\mathcal{P}$, procurando em um espaço de hipóteses $\mathcal{H}$, utilizando
uma amostra $\mathcal{S} = \{s_1=(x_1, y_1), s_2= (x_2, y_2), ..., s_n = (x_n, y_n)\} \sim P^n$, gerada por $n$ amostras independentes da distribuição $\mathcal{P}$.
O conjunto $\mathcal{S}$ é conhecido como instâncias de treinamento e as instâncias que serão classificadas utilizando o classificador $f_S$
são conhecidas como instâncias de teste, dadas pelo conjunto $\mathcal{T} = \{t_1=(x_1, ?), t_2=(x_2, ?), ..., t_m=(x_m, ?) \} \sim \mathcal{P}^m$.

No LAC, a função $f_S$ consiste de um conjunto de regras de associação, sendo o objetivo deste trabalho a criação de 
filtros a posteriori e a priori das regras presentes em $f_S$, mantendo a taxa de acerto. Intuitivamente, o filtro deve encontrar as regras
mais representativas da função  $f_S$.


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\subsection{Organização do texto}

O texto está organizado da seguinte forma: na seção \ref{chapter.references}, serão introduzidos os conceitos fundamentais de classificação 
associativa e apresentada uma revisão da bibliografia relevante ao tema. Na seção \ref{chapter.metodologia} serão  expostas
nossas propostas de filtros de regras de associação. Na seção \ref{chapter.results}, serão analisados  alguns resultados juntamente com os testes de hipóteses. Por fim, na seção \ref{chapter.conclusion},
será apresentada a conclusão.
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