The comprehensibility of a classifi

The comprehensibility of a classifier is vital in decision support systems [18,12]. An interpretable classifier can provide insights about why objects are classified into a specific class. For example, Ref. [27] employed classification rules to understand the patterns causing patients' hospitalization. By using the explicit knowledge from a comprehensible classifier, decision makers can take actions to improve the existing system [21]. Furthermore, domain experts and decision makers are also able to validate if a comprehensible classifier is applicable in practice. This is particularly useful when the data are messy, the amount of data is not large enough, or the decision makers are not comfortable in completely relying on data- driven models.

Kết quả (Việt) 1:

Comprehensibility một loại là rất quan trọng trong hệ thống hỗ trợ quyết định [18,12]. Một loại interpretable có thể cung cấp những hiểu biết về lý do tại sao các đối tượng được phân loại vào một lớp học cụ thể. Ví dụ, Ref. [27] phân loại được sử dụng quy tắc để hiểu mô hình gây ra bệnh nhân nằm viện. Bằng cách sử dụng kiến thức rõ ràng từ một loại dễ hiểu, các nhà sản xuất quyết định có thể thực hiện hành động để cải thiện hệ thống [21]. Hơn nữa, các chuyên gia tên miền và các nhà sản xuất quyết định là cũng có thể xác nhận nếu một loại dễ hiểu được áp dụng trong thực tế. Điều này đặc biệt hữu ích khi dữ liệu được lộn xộn, số lượng dữ liệu là không đủ lớn hoặc các nhà sản xuất quyết định là không thoải mái trong hoàn toàn dựa trên dữ liệu-hướng mô hình.

Kết quả (Việt) 2:

Các comprehensibility của một bộ phân loại là rất quan trọng trong các hệ thống hỗ trợ quyết định [18,12]. Công cụ phân loại có thể phiên dịch có thể cung cấp những hiểu biết về lý do tại sao các đối tượng được phân loại vào một lớp học cụ thể. Ví dụ, Ref. [27] quy tắc phân loại sử dụng để hiểu các mô hình gây nhập viện của bệnh nhân. Bằng cách sử dụng các kiến ​​thức rõ ràng từ một phân loại dễ hiểu, quyết định có thể có những hành động để cải thiện hệ thống hiện tại [21]. Hơn nữa, các chuyên gia tên miền và các nhà sản xuất quyết định cũng có thể xác nhận nếu một phân loại dễ hiểu là áp dụng trong thực tế. Điều này đặc biệt hữu ích khi các dữ liệu rất hỗn tạp, số lượng dữ liệu là không đủ lớn, hoặc các nhà sản xuất quyết định không thoải mái trong hoàn toàn dựa vào đĩa dữ liệu mô hình điều khiển.