アンサンブル関連規則

アンサンブル関連規則は、関連規則マイニングにアンサンブル学習の原則を適用するものです。複数のデータサブサンプルまたは多様なパラメータから複数の規則セットが発見され、それらがマージされ重み付けされることで、より安定した完全な共起パターンのセットが生成されます。このアプローチは、サポートと信頼度の閾値選択に対する感度を低下させ、ノイズの多いトランザクションデータに対する堅牢性を向上させます。