방법 증거 기록
Explainable Association Rules
Explainable Association Rules leverages the inherently symbolic, if-then structure of association rule mining to provide human-readable explanations of data patterns or black-box model decisions. Because each rule explicitly states its antecedent and consequent together with support, confidence, and lift, the outputs are natively interpretable without requiring a secondary post-hoc surrogate.
원본 기록
방법의 원본 기록에서 그대로 복사된 인용입니다. 이로부터 수준별 검증이 추론되지 않습니다.
Explainable Association Rules Mining
분류학적 방법 기록 · ml-model / machine-learning
- Agrawal, R., Imielinski, T., & Swami, A. (1993). Mining association rules between sets of items in large databases. Proceedings of the 1993 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, 207–216. · DOI 10.1145/170035.170072
- Murdoch, W. J., Singh, C., Kumbier, K., Abbasi-Asl, R., & Yu, B. (2019). Definitions, methods, and applications in interpretable machine learning. Proceedings of the National Academy of Sciences, 116(44), 22071–22080. · DOI 10.1073/pnas.1900654116
큐레이션된 주장
각각 자체 평가와 함께 증거 원장에 유지된 주장입니다.
아직 큐레이션된 주장이 없습니다
원장에 주장 평가가 없는 경우 이 보기에서는 주장 평가를 만들지 않습니다.
관련 방법
방법 그래프에서 생성되었으며 기계가 제안한 관계로 표시됩니다 — 증거 주장이 추론되지 않습니다.