アソシエーションルールを活用したより良い予測と説明の向上

この記事では、データと知識を組み合わせた新しい分類アプローチが提案されています。この方法では、データマイニングを利用してデータからアソシエーションルールを導出し、それを木構造モデル（決定木やランダムフォレスト）に活用することで分類タスクの予測性能を向上させます。また、これらのルールは、アブダクティブ説明の生成を通じて説明課題も改善します。実験結果からは、提案されたアプローチが二つの木構造モデルにおいて予測性能と説明のサイズにおいて利点をもたらすことが示されています。