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Compact Rule Classifier Learning Based on Gradient Descent
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内容提要
本研究提出了一种基于梯度下降训练的规则分类器，旨在解决规则模型在可扩展性和优化方面的挑战。实验结果表明，该分类器在准确性和规则库规模上优于其他可解释分类器。
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关键要点
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本研究提出了一种基于梯度下降训练的规则分类器。
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该分类器旨在解决规则模型在可扩展性和优化方面的挑战。
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用户可以控制规则的数量和长度。
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实验结果显示，该分类器在准确性和规则库规模上优于其他可解释分类器。
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该方法能够生成更紧凑的规则库。
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