Explainable FP-Growth
Explainable FP-Growth augments the classic FP-Growth frequent-pattern mining algorithm with post-hoc interpretability tools — such as rule importance scores, visual pattern trees, and counterfactual explanations — so analysts can not only discover frequent itemsets and association rules but also understand why specific patterns matter, which items drive rule confidence, and how to communicate findings transparently to stakeholders.
Record di origine
Citazioni copiate testualmente dal record di origine del metodo. Non si inferisce alcuna verifica a livello di affermazione da esse.
- 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. · URL
Affermazioni curate
Affermazioni persistite nel registro delle evidenze, ciascuna con la propria valutazione.
Questa vista non inventa una valutazione dell'affermazione quando il registro non ne ha.
Metodi correlati
Generato dal grafo dei metodi e mostrato come relazioni suggerite dalla macchina — nessuna affermazione di evidenza viene inferita.