12:01
官方账号arXiv cs.LG@Cayan Deniz Kucuktopana, Javier Fumanal-Idocin, Richard Pitts, Javier Andreu-Perez
推荐理由：想要可解释的回归模型？这篇论文展示了Ex-Fuzzy库的新能力：用10-15条规则就能达到0.86的R²，比黑箱模型还直观。
模糊回归
共 1 条相关 AI 资讯
7月23日
12:01
该论文为Ex-Fuzzy库实现了Mamdani风格的可解释模糊回归扩展，利用模糊C均值聚类提出目标感知的变量初始化策略。在KEEL仓库的10个回归数据集上，高斯隶属度函数相比均匀梯形函数表现更优，平均决定系数约0.86，生成的规则库仅10-15条人类可读规则。该方法为黑箱回归模型提供了透明且性能竞争的替代方案。