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![arXiv:2007.15140v1 [cs.AI] 2020 年 7 月 29 日](/simg/a\aa46a5c6541c7743e6afc32b94d28d3f117401cf.png)
arXiv:2007.15140v1 [cs.AI] 2020 年 7 月 29 日
摘要。随着机器学习越来越多地用于辅助决策，人们要求这些决策是可解释的。可以说，最可解释的机器学习模型使用决策规则。本文重点介绍决策集，这是一种具有无序规则的模型，它用单个规则解释每个预测。为了便于人类理解，这些规则必须简洁。早期关于生成最佳决策集的工作首先最小化规则数量，然后最小化文字数量，但得到的规则通常会非常大。在这里，我们考虑一个更好的衡量标准，即决策集的总大小（以文字为单位）。因此，我们不会被一组需要大量文字的小规则所驱使。我们提供了第一种方法来确定实现最小经验风险的最小规模决策集，然后研究稀疏替代方案，以牺牲准确性换取规模。通过找到最佳解决方案，我们可以构建几乎与最佳启发式方法一样准确的决策集分类器，但更加简洁，因此更具可解释性。
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背书
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风险管理计划（RMP）是一份全面的文件，作为申请档案的一部分，用于市场批准。RMP摘要包含有关药物安全性的信息，并解释了为进一步调查并遵循风险以及预防或最小化这些措施所采取的措施。Prevenar 20的RMP摘要是一份简洁的文件，并不声称是详尽的。