面向简化规则的集成学习模型及规则约简策略

随着机器学习模型的广泛应用,研究者们逐渐认识到这类方法的局限之处。这些模型大多数为黑盒模型,导致其可解释性较差。为了解决这一问题,以集成学习模型为基础,提出了一种基于规则的可解释模型以及规则约简方法,包括生成优化的随机森林模型、冗余规则的发现和约简等步骤。首先,提出了一种随机森林模型的评价方法,并基于强化学习的思想对随机森林模型的关键参数进行了优化,得到了更具可解释性的随机森林模型。其次,对随机森林模型中提取的规则集进行了冗余消除,得到了更加精简的规则集。在公开数据集上的实验结果表明,生成的规则集在预测准确率和可解释性方面均表现优秀。