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MLIC:生成可解释的分类规则的新框架
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2021-04-08
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IMLI IMLI是基于增量小批量学习的可解释分类规则学习框架。 该工具可用于学习以命题逻辑表示的分类规则,尤其是在和。 该工具基于我们的 , 和论文。 安装 安装PIP库。 pip install pyrulelearn 运行pip install -r requirements.txt以安装pip可用的所有必需的python软件包。 该框架需要安装现成的MaxSAT求解器来学习CNF / DNF规则。 另外,要学习宽松的CNF规则,需要LP(线性编程)求解器。 安装MaxSAT求解器 要安装Open-wbo,请按照的说明进行操作。 安装完成后,将二进制文件的路径添加到PATH变量中。 export PATH=$PATH:'/path/to/open-wbo/' 其他现成的MaxSAT求解器也可以用于此框架。 安装CPLEX 要安装线性编程求解器(即CPLEX),请从下载并安
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MLIC-master.zip (18个子文件)
MLIC-master
MANIFEST 106B
LICENSE 1KB
benchmarks
iris_orange.csv 3KB
iris.csv 3KB
README.md 1KB
__init__.py 0B
setup.cfg 39B
pyrulelearn
imli.py 46KB
utils.py 10KB
maxsat_wrap.py 14KB
__init__.py 0B
cplex_wrap.py 14KB
requirements.txt 962B
doc
documentation.ipynb 17KB
setup.py 1KB
.gitignore 162B
README.md 3KB
clean.sh 167B
共 18 条
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