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由一组解释器产生的反事实集合中选择解释的多标准方法
基于多标准分析的多阶段集成方法能够从 Pareto 前沿中选择一个用于解释机器学习模型预测的可行对策。实验结果表明，该方法能够生成具有吸引力的多种质量度量的可操作对策。
PDF3 months ago
类别与聚类不同：改进基于标签的降维算法评估
引入两个新的质量度量标准：标签可信度和标签连续性（Label-T&C），以改进基于类标签的降维评估过程。定量评估结果表明，Label-T&C 在评估降维嵌入如何保留聚类结构的准确度方面优于广泛使用的降维评估指标，并且具有可扩展性。此外，我们
PDFa year ago
基于事件日志模式的自动化流程发现中的泛化框架
本研究提出了一种从事件日志中发现模式并将其与流程模型中的控制流结构进行比较的通用性度量框架，并使用串联重复和并发神谕等方法实例化框架以更好地解决流程挖掘中存在的一些问题。
PDF2 years ago
ANN-Benchmarks：一种用于近似最近邻算法基准测试的工具
本文介绍了 ANN-Benchmarks，这是一种用于评估内存中近似最近邻算法的性能的工具，它提供了一个标准接口来测量不同标准数据集上最近邻算法的性能和质量，并支持多种不同方式的 k-NN 算法集成，其配置系统自动测试每个算法的一系列参数设
PDF6 years ago
NIPS通过用户实验使用适应的 Cox 模型学习可解释性的可视化
该研究使用基于用户的方法来结合和评估质量措施，以更好地模拟用户偏好，结果表明邻域保护措施优于集群可分性措施，并且结合措施而不是仅使用单个措施进一步提高了预测性能。
PDF8 years ago
KDD具有保证的模式挖掘灵活约束取样
Flexics 是第一款灵活的模式采样器，支持多种质量度量和约束条件，并提供强大的采样准确性保证，可用于各种模式语言，包括模式集采样，实验结果表明 Flexics 既准确又高效。
PDF8 years ago
网络中的重叠社区检测：现状与比较研究
本文回顾了重叠社区检测算法、质量度量和基准的最新技术。我们提出了一个评估算法检测重叠节点能力的框架，并对十四种不同算法进行了全面比较。在考虑到由归一化互信息、Omega 指数和 F-score 所测量的社区级别检测性能和节点级别检测性能之后
PDF13 years ago