Explainable Association Rules
Explainable Association Rules maakt gebruik van de inherent symbolische, indien-dan structuur van association rule mining om menselijk leesbare verklaringen van datapPatronen of black-box modelbeslissingen te bieden. Omdat elke regel expliciet zijn antecedent en consequent vermeldt, samen met support, confidence en lift, zijn de outputs van nature interpreteerbaar zonder dat een secundaire post-hoc surrogaat nodig is.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Bronnen
- 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 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Association Rules Mining. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/machine-learning/explainable-association-rules
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Apriori-algoritmeMachine learning↔ compare
- AssociatieregelsMachine learning↔ compare
- Uitlegbare BeslisboomMachine learning↔ compare
- Verklaarbare Naive BayesMachine learning↔ compare
- Uitlegbare Random ForestMachine learning↔ compare
- FP-Growth (Frequent Pattern Growth)Machine learning↔ compare
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →