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Minimising Audit Changes When Updating Decision Trees
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内容提要
本研究提出了一种贪心算法，旨在更新决策树模型时最小化人类审计的变更数量。该方法在提高模型更新可解释性的同时，平衡了模型的最终准确性与审计变更的数量。
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关键要点
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本研究提出了一种贪心算法，用于更新决策树模型时最小化人类审计的变更数量。
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该方法通过将变更数量作为目标函数的一部分，平衡了模型的最终准确性与审计变更的数量。
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研究强调了提高模型更新可解释性的重要性。
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