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説明可能なFP-Growth
説明可能なFP-Growthは、古典的なFP-Growth頻出パターンマイニングアルゴリズムに、ルール重要度スコア、視覚的なパターンツリー、反事実的説明などの事後解釈性ツールを組み込むことで拡張したものである。これにより、アナリストは頻出アイテムセットと関連ルールを発見できるだけでなく、特定のパターンがなぜ重要なのか、どのアイテムがルールの信頼度を駆動するのか、そして結果をステークホルダーにどのように透明性をもって伝えるかを理解できるようになる。
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出典
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Frequent Pattern Growth (XAI-Augmented FP-Growth). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/explainable-fp-growth
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