可解释的贝叶斯优化
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。提出了一种基于规则的解释性方法 TNTRules，通过多目标优化生成高质量解释，从而弥合 Bayesian optimization 和 XAI 之间的差距。通过对基准优化问题和实际超参数优化任务的评估，证明了 TNTRules 在生成高质量解释方面优于现有的 XAI 方法。该研究为 BO 和 XAI 的交叉领域做出贡献，为实际应用提供了可解释的优化技术。
研究提出了一种基于规则的解释性方法TNTRules，通过多目标优化生成高质量解释，弥合了Bayesian optimization和XAI之间的差距。评估证明了TNTRules在生成高质量解释方面优于现有的XAI方法。该研究为BO和XAI的交叉领域做出了贡献，提供了可解释的优化技术。
