Запис доказів методу
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.
Запис джерела
Цитати скопійовано дослівно з вихідного запису методу. Вони не передбачають перевірки на рівні тверджень.
Explainable Association Rules Mining
Запис таксономічного методу · 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
Відібрані твердження
Твердження збережено в журналі доказів, кожне зі своєю оцінкою.
Відібраних тверджень ще немає
Цей перегляд не вигадує оцінку твердження, якщо в журналі її немає.
Пов'язані методи
Згенеровано з графа методів і показано як рекомендовані системою зв'язки — жодне твердження доказів не передбачається.