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解釈可能なルールを学習するskope-rulesのアルゴリズム 〜Microsoft ResearchのlnterpretMLからも使えるよ〜 - Qiita

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sh19910711
"機械学習モデルの解釈性: モデルが発見した知識を自分も獲得したい + 自分なりの思考や勘を入れこんで知識をアレンジしたり転用したりしたい / RuleFit: skope-rules と同じように決定木からルールを得る" 2020

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解釈可能なルールを学習するskope-rulesのアルゴリズム 〜Microsoft ResearchのlnterpretMLからも使えるよ〜 - Qiita

Rules for iris virginica ('petal_length > 4.75 and petal_width > 1.75', (0.9743589743589743, 0.90... Rules for iris virginica ('petal_length > 4.75 and petal_width > 1.75', (0.9743589743589743, 0.9047619047619048, 1)) ('petal_width > 1.6500000357627869', (0.9514316093263462, 0.9218081435472739, 3)) ('petal_length > 5.049999952316284', (0.9696691176470589, 0.8007518796992481, 2)) 1 行 1 ルールになっていて、たとえば最初のルール petal_length > 4.75 and petal_width > 1.75 は virginica の分類について precision が約 0.97 、recall が約

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  • sh199107112024年04月15日 sh19910711
  • Aobei2023年03月12日 Aobei
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