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TOOL · CL_158710 · Jul 23 · 04:00

新的模糊回归扩展增强了机器学习的可解释性

研究人员为Ex-Fuzzy库开发了一个扩展，以实现Mamdani风格的模糊回归，增强了机器学习的可解释性。该扩展采用模糊C均值聚类结合目标感知划分初始化策略，从增强的输入-输出空间中提取语言变量。在KEEL存储库的十个回归数据集上的评估表明，高斯划分在规则库紧凑的情况下实现了约0.86的平均决定系数，优于线性回归和随机森林等标准基线。