Machine learningMachine learning
قواعد الارتباط القابلة للتفسير
تستفيد قواعد الارتباط القابلة للتفسير من البنية الرمزية المتأصلة، بنية إذا-ثم، لتعدين قواعد الارتباط لتوفير تفسيرات سهلة القراءة للأنماط البيانية أو قرارات نماذج الصندوق الأسود. نظرًا لأن كل قاعدة تحدد صراحةً مقدمتها ونتيجتها مع الدعم والثقة والرفع، فإن المخرجات قابلة للتفسير بشكل طبيعي دون الحاجة إلى بديل ثانوي لاحق.
اقرأ الطريقة كاملة
للأعضاء فقط
تسجيل الدخولسجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Agrawal, R., Imielinski, T., & Swami, A. (1993). Mining association rules between sets of items in large databases. Proceedings of the 1993 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, 207–216. DOI: 10.1145/170035.170072 ↗
- Murdoch, W. J., Singh, C., Kumbier, K., Abbasi-Asl, R., & Yu, B. (2019). Definitions, methods, and applications in interpretable machine learning. Proceedings of the National Academy of Sciences, 116(44), 22071–22080. DOI: 10.1073/pnas.1900654116 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Association Rules Mining. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/machine-learning/explainable-association-rules
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- خوارزمية أبْريوريتعلم الآلة↔ compare
- قواعد الارتباطتعلم الآلة↔ compare
- شجرة القرار القابلة للتفسيرتعلم الآلة↔ compare
- نايف بايز القابل للتفسيرتعلم الآلة↔ compare
- الغابة العشوائية القابلة للتفسيرتعلم الآلة↔ compare
- خوارزمية نمو الأنماط المتكررة (FP-Growth)تعلم الآلة↔ compare