Процедура стабилизации пытается улучшить конъюнкцию φ, удаляя или заменяя по одному терму. В отличие от SLS, перебираются все возможные удаления и замены.
Модификации производятся до тех пор, пока возрастает информативность конъюнкции Ic(φ, Xℓ). Стабилизация повышает устойчивость алгоритма относительно малых вариаций обучающей выборки или других условий обучения (например, генератора псевдослучайной последовательности в SLS). В результате стабилизации найденные конъюнкции часто сходятся к одним и тем же локальным максимумам информативности. Обычно это положительно сказывается на интерпретируемости правил.
Эксперт больше доверяет правилу, когда видит, что попытки скорректировать его «вручную» приводят только к его ухудшению.
Процедура редукции отличается тем, что термы только удаляются, а информативность вычисляется по независимой контрольной выборке Xk, составленной из объектов, не участвовавших в построении конъюнкции φ. Контрольную выборку формируют до начала обучения, выделяя из массива исходных данных около 30% объектов, как правило, случайным образом. При этом объекты разных классов распределяются
в той же пропорции, что и во всей выборке (этот принцип отбора называется стратификацией выборки).
Смысл редукции в том, чтобы проверить, не является ли найденная конъюнкция избыточно сложной, и либо упростить её, либо вовсе признать неудачной. Упрощение повышает общность логического правила, поскольку множество выделяемых им объектов расширяется.
Недостаток редукции в том, что она требует оставить значительную долю данных для контроля, уменьшив представительность обучающей выборки. Однако при разумном выборе соотношения ℓ : k поиск правил по Xℓ c последующей редукцией по Xk может давать лучшие результаты, чем поиск по Xℓ ∪ Xk без редукции.