学习本地可解释规则集合

KDDJun, 2023

Learning Locally Interpretable Rule Ensemble

Kentaro Kanamori

TL;DR本文提出了一种新的框架来学习规则集合模型，该模型既准确又可解释，该模型的可解释性通过评估模型所需表达预测所需的规则数量来评估，并提出了一种促进局部可解释性的正则化器，通过局部搜索的坐标下降算法来学习规则集合。实验结果表明，与现有方法（包括 RuleFit）相比，我们的方法学习规则集合时所需规则数量更少，同时仍然保持相当的准确性。

Abstract

This paper proposes a new framework for learning a rule ensemble model that is both accurate and interpretable. A rule ensemble is an interpretable model based on the linear combination of weighted rules. In prac

rule ensemble interpretability local interpretability regularizer coordinate descent

发现论文，激发创造

学习可解释规则的可扩展数据表示和分类

我们提出了一种新的分类器，命名为基于规则的表示学习器（RRL），它能够自动学习用于数据表示和分类的可解释的非模糊规则，并通过连续空间和梯度移植来优化离散模型，同时设计了逻辑激活函数以提高可扩展性和连续特征离散化。与竞争的可解释方法相比，RRL 在小型和大型数据集上有更好的性能，并且可以根据不同场景的需求方便地调整分类准确性和模型复杂性的权衡。

Oct, 2023

集成解释：可解释机器学习的统一方法

通过集成多角度解释的各种解释方法，本研究提出了一种新的适用于可解释性学习的方法，即集成解释方法。实验结果显示，集成解释方法更稳定，并且更符合人类经验和认知。作为应用，我们将集成解释方法用于特征选择，从而显著改善了相应学习模型的泛化性能。

Dec, 2023

基于规则集合的预测学习

通过对数据的简单规则的合并构建普通回归和分类模型，生成的规则集在预测准确性方面与最佳方法相当，但其主要优势在于解释和分析相应的输入变量之间的交互作用与影响。技术也被介绍用于自动识别规则中涉及到的变量以及与其相互作用的其他变量等信息，并使用图像来可视化相应数据的效应。

Nov, 2008

树形集成模型的可解释性

该研究提出一种后处理方法通过使用 EM 算法和简化模型来提高树模型的可解释性，并进行了人工合成实验以证明该方法的可行性。

Jun, 2016

多样化的规则集

该研究提出了一种新方法来推断不同的规则集，通过在 Max-Sum 多样化框架下优化决策规则之间的小重叠，以及在鉴别品质和规则集多样性之间最大化加权总和，来克服联想规则指数级搜索空间的困难。该算法通过随机采样高度鉴别且重叠小的规则，并证明其拥有更好的预测能力和解释性。

Jun, 2020

基于规则表示学习器的可解释贷款信用评估方法

本文提出了一种基于 RRL 的内在可解释模型，其可对每个特征分成三类构建三个类似于神经网络的子网络，每个子网络均可等效转换为一组规则，并通过学习二进制权重的技巧有效地训练，相比可解释的决策树在性能上更优，接近于其他黑匣子，是对金融机构和借款人具有实际意义的。同时，本模型还用于测试后评方法生成的解释的准确性，结果表明后评方法不总是可靠的。

Apr, 2023

广义线性规则模型

本文提出使用基于规则的特征（也称为规则集成）的广义线性模型，用于回归和概率分类，通过列生成算法，优化规则集合的复杂度和预测准确性的平衡。在逻辑回归和线性回归的实验中，与现有的规则集成算法相比，所提出的方法可以获得更好的准确性 - 复杂度平衡，一端可以与少量簇比较。

Jun, 2019

可解释分类规则的高效学习

本文介绍了一种名为 IMLI 的基于最大可满足性的可解释学习框架，通过结合小批量学习和迭代规则学习的方法，实现了分类规则的合成。实验结果表明，IMLI 在预测准确性、可解释性和可伸缩性之间取得了最好的平衡，并用于学习流行的可解释分类器，如决策列表和决策集。

May, 2022

ESC-Rules：可解释的、语义约束的规则集

本文提出了一种基于学习模糊加权规则的可解释连续变量预测新方法，采用符号和非符号混合方法和领域知识约束来实现透明可解释性，并在预测吸烟戒断行为干预结果研究中展示出比其他可解释方法更好的性能。

Aug, 2022

从神经网络中学习准确且可解释的决策规则集

本文提出了一种新的范式，使用一个可解释的二层神经网络学习一组独立的逻辑规则作为分类的模型，并提出一种基于稀疏性的规则得出算法，相比其他学习算法和黑匣子模型，该方法可以在分类准确性和简单性之间取得更好的平衡。

Mar, 2021