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Rashomon sets
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ArborEnum算法枚举连续特征上的决策树拉辛量集
研究人员开发了一种名为ArborEnum的新算法，该算法可以枚举连续特征上的决策树拉辛量集。该算法解决了先前方法需要二值化数据的局限性，而二值化数据可能导致遗漏树、重要特征和预测多重性。ArborEnum提供了精确枚举和近似枚举的松弛，与现有技术相比，速度显著提高，召回率也得到改善。
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PRAXIS算法高效建模决策树多样性
研究人员开发了PRAXIS，一种旨在有效近似稀疏决策树的罗生门集的新算法。罗生门集代表了标准机器学习管道可能产生的多种近优模型，为稳健的决策和整合领域知识提供了机会。PRAXIS显著减少了计算这些集合所需的计算资源，使其更容易用于真实世界的数据集。