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interpretable classifiers
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基于 MDL 的规则列表的可解释多分类
本文介绍了一种基于概率规则列表和最小描述长度原则的模型选择方法,该方法可以在减小模型复杂度与保持良好拟合度之间进行折衷。同时,介绍了 Classy 算法,该算法针对多类别分类问题,选择小的概率规则列表,实现了良好的性能和可解释性。
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5 years ago
ICML
为分类学习定性多样和可解释性规则
本文提出了一种方法来识别数据集的最大不同但准确的模型,实验证明,当数据支持多个准确分类器时,我们往往会恢复更简单,更易解释的分类器而不是更复杂的模型。
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6 years ago
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