Feb, 2025

基于梯度下降的紧凑规则分类器学习

TL;DR本研究解决了规则模型在可扩展性和优化方面的挑战,提出了一种新型的基于梯度下降训练的规则分类器。该方法允许用户控制规则的数量和长度,实验结果表明,该分类器在准确性和规则库大小方面优于其他主流可解释分类器,能够生成更紧凑的规则库。