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基于可解释性神经网络的医疗决策规则模型
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于RRL的内在可解释模型，通过构建三个类似于神经网络的子网络，每个子网络均可等效转换为一组规则，并通过学习二进制权重的技巧有效地训练。相比可解释的决策树在性能上更优，接近于其他黑匣子，对金融机构和借款人具有实际意义。同时，本模型还用于测试后评方法生成的解释的准确性，结果表明后评方法不总是可靠的。
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关键要点
- 提出了一种基于RRL的内在可解释模型。
- 模型通过构建三个类似于神经网络的子网络来处理特征。
- 每个子网络可等效转换为一组规则，并通过学习二进制权重进行有效训练。
- 该模型在性能上优于可解释的决策树，接近于其他黑匣子模型。
- 模型对金融机构和借款人具有实际意义。
- 模型用于测试后评方法生成的解释的准确性，结果显示后评方法不总是可靠。
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