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FP-Growth Explicável

FP-Growth Explicável (Explainable FP-Growth) aprimora o algoritmo clássico de mineração de padrões frequentes FP-Growth com ferramentas de interpretabilidade post-hoc — como pontuações de importância de regras, árvores de padrões visuais e explicações contrafatuais — para que analistas possam não apenas descobrir conjuntos de itens frequentes e regras de associação, mas também entender por que padrões específicos importam, quais itens impulsionam a confiança da regra e como comunicar os resultados de forma transparente aos stakeholders.

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Fontes

  1. 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
  2. Association rule learning. Wikipedia. link

Como citar esta página

ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Frequent Pattern Growth (XAI-Augmented FP-Growth). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/machine-learning/explainable-fp-growth

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ScholarGateExplainable FP-Growth (Explainable Frequent Pattern Growth (XAI-Augmented FP-Growth)). Recuperado em 2026-06-15 de https://scholargate.app/pt/machine-learning/explainable-fp-growth · Conjunto de dados: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026