Magyarázható FP-növekedés
A magyarázható FP-növekedés (Explainable FP-Growth) a klasszikus FP-növekedés (FP-Growth) gyakori mintázatokat bányászó algoritmusát kiegészíti utólagos értelmezhetőségi eszközökkel – mint például szabályfontossági pontszámok, vizuális mintázatfák és kontrafaktuális magyarázatok –, hogy az elemzők ne csak a gyakori itemseteket és asszociációs szabályokat fedezhessék fel, hanem megérthessék, miért fontosak bizonyos mintázatok, mely elemek határozzák meg a szabályok confindence-ét, és hogyan kommunikálhatók átláthatóan az eredmények az érdekelt felek felé.
A teljes módszer elolvasása
Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Források
- 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 ↗
Hogyan hivatkozzon erre az oldalra
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Frequent Pattern Growth (XAI-Augmented FP-Growth). ScholarGate. https://scholargate.app/hu/machine-learning/explainable-fp-growth
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.
- Apriori algoritmusGépi tanulás↔ compare
- Asszociációs szabályokGépi tanulás↔ compare
- Magyarázható Asszociációs SzabályokGépi tanulás↔ compare
- FP-Growth (Frequent Pattern Growth)Gépi tanulás↔ compare
- Félfelügyelt FP-growthGépi tanulás↔ compare
Hibát talált ezen az oldalon? Jelentse, vagy javasoljon javítást →