在《分类：基于规则的分类技术》中已经比较详细的介绍了基于规则的分类方法，RIPPER算法则是其中一种具体构造基于规则的分类器的方法。在RIPPER算法中，有几个点是算法的重要构成部分，需要强调一下
- 规则排序方式
RIPPER算法中采用的仍然是基于类的规则排序方式，不过独特的地方是，它先将各个类按频率(即类中包含的样本占总样本数的比例)从低到高排序，设是排序后的类，
是最不频繁的类，
是最频繁的类，按照《分类：基于规则的分类技术》中介绍的规则生成方法，生成类
的规则，直至剩下类
，然后类
作为默认类，这样做的好处是减少数据在作类预测时的比较次数，因为概率最大的类是默认类，这样多数数据只需要做少量的规则比较。
- 规则的增长
RIPPER算法使用FOIL信息增益来选择最有的合取项来添加到规则前件中，当规则开始覆盖反例时即停止添加合取项，此时采用IREP剪枝方法，将规则在验证集上剪枝，是否剪枝则需要依据如下度量参数来决定
其中、
分别表示规则在验证集上所覆盖的正例和反例个数，若剪枝后改度量增大，则保留剪枝结果，否则不进行剪枝。剪枝时，从规则末尾的合取项开始。尽管剪枝前规则只覆盖正例，但剪枝后的规则可能会覆盖训练集中部分反例。
- 建立规则集
一条规则生成后，是否能够添加到规则集中还需要经过两个条件判断，首先，该规则不违反最小描述长度原则(MDL)；其次，规则在验证集上的错误率不超过50%。关于最小描述长度原则，这里稍微说明一下。根据维基百科中的解释，最小描述长度原则是奥卡姆剃刀原则形式化后的描述，当，其背后的思想是：在任一给定的资料集内的任何规律性都可用来压缩，也即是在描述资料时，与逐字逐句来描述资料的方式相比，能使用比所需还少的符号，既然如此，总有一种描述方式长度最小，这里长度用计算机中二进制的比特位(bit)来表示。
不违反最小描述长度原则，指的是在添加规则后，整个规则集的长度增加不超过一定比特位数，默认是64位。