Erklärbarer FP-Wachstum
Erklärbarer FP-Wachstum erweitert den klassischen FP-Wachstum-Algorithmus für das Mining von häufigen Mustern um Post-hoc-Interpretierbarkeitstools – wie z. B. Regelwichtigkeitswerte, visuelle Musterbäume und kontrafaktische Erklärungen –, sodass Analysten nicht nur häufige Itemsets und Assoziationsregeln entdecken, sondern auch verstehen können, warum bestimmte Muster wichtig sind, welche Elemente die Regelkonfidenz beeinflussen und wie Ergebnisse transparent an Stakeholder kommuniziert werden können.
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Quellen
- Han, J., Pei, J., & Yin, Y. (2000). Mining frequent patterns without candidate generation. ACM SIGMOD Record, 29(2), 1–12. DOI: 10.1145/335191.335372 ↗
- Association rule learning. Wikipedia. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Frequent Pattern Growth (XAI-Augmented FP-Growth). ScholarGate. https://scholargate.app/de/machine-learning/explainable-fp-growth
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- Apriori-AlgorithmusMaschinelles Lernen↔ compare
- AssoziationsregelnMaschinelles Lernen↔ compare
- Explainable Association RulesMaschinelles Lernen↔ compare
- FP-Growth (Frequent Pattern Growth)Maschinelles Lernen↔ compare
- Semi-supervidiertes FP-growthMaschinelles Lernen↔ compare
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