文件名称：MLIC:生成可解释的分类规则的新框架
文件大小：28KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-28 13:25:45
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
【文件预览】：
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)