Machine learningMachine learning

ব্যাখ্যাযোগ্য সহযোগী নিয়ম (Explainable Association Rules)

ব্যাখ্যাযোগ্য সহযোগী নিয়মগুলি ডেটা প্যাটার্ন বা ব্ল্যাক-বক্স মডেলের সিদ্ধান্তগুলির মানব-পাঠযোগ্য ব্যাখ্যা প্রদানের জন্য সহযোগী নিয়ম খনির অন্তর্নিহিত প্রতীকী, যদি-তবে (if-then) কাঠামোকে কাজে লাগায়। যেহেতু প্রতিটি নিয়ম স্পষ্টভাবে তার পূর্ববর্তী (antecedent) এবং অনুবর্তী (consequent) অংশকে সাপোর্ট (support), কনফিডেন্স (confidence) এবং লিফট (lift) সহ উল্লেখ করে, তাই আউটপুটগুলি একটি মাধ্যমিক পোস্ট-হক (post-hoc) সারোগেট (surrogate) ছাড়াই স্বাভাবিকভাবে বোধগম্য হয়।

MethodMind-এ খুলুনশীঘ্রইভিডিওশীঘ্রইDownload slides

পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন

শুধু সদস্যদের জন্য

এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।

সাইন ইন করুন

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

উৎস

  1. 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
  2. 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

এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন

ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Association Rules Mining. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/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.

Compare side by side

যেখানে উদ্ধৃত

ScholarGateExplainable Association Rules (Explainable Association Rules Mining). 2026-06-15 তারিখে সংগৃহীত, উৎস: https://scholargate.app/bn/machine-learning/explainable-association-rules · ডেটাসেট: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026