설명 가능한 연관 규칙

설명 가능한 연관 규칙(Explainable Association Rules)은 연관 규칙 마이닝의 본질적인 기호적, 조건-결과(if-then) 구조를 활용하여 데이터 패턴이나 블랙박스 모델 결정에 대한 사람이 읽을 수 있는 설명을 제공합니다. 각 규칙은 지지도(support), 신뢰도(confidence), 향상도(lift)와 함께 전제(antecedent)와 결과(consequent)를 명시적으로 나타내므로, 2차적인 사후 대리 모델(post-hoc surrogate) 없이도 그 결과가 본질적으로 해석 가능합니다.