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설명 가능한 FP-Growth
설명 가능한 FP-Growth는 고전적인 FP-Growth 빈발 패턴 마이닝 알고리즘에 사후 해석 가능성 도구(예: 규칙 중요도 점수, 시각적 패턴 트리, 반사실적 설명)를 추가하여, 분석가가 빈발 품목 집합과 연관 규칙을 발견할 뿐만 아니라 특정 패턴이 왜 중요한지, 어떤 품목이 규칙 신뢰도를 높이는지, 그리고 이해관계자에게 발견 사항을 투명하게 전달하는 방법을 이해할 수 있도록 합니다.
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출처
- 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 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Frequent Pattern Growth (XAI-Augmented FP-Growth). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/explainable-fp-growth
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