AI用語集
人工知能の完全辞典
ルール抽出
ニューラルネットワークなどの複雑なモデルの決定を、人間が理解可能な論理ルールの集合に変換するアルゴリズム的プロセス。予測の解釈と検証を容易にする。
ルール剪定
抽出されたルールから不要または冗長な条件を除去する簡略化技術。予測力を維持しながらルールの解釈性を向上させる。
ルール忠実度
抽出されたルールが元の複雑なモデルの決定をどの程度忠実に再現するかを示す定量的指標。説明がシステムの実際の動作と一貫していることを保証する。
IF-THENルール
ルール抽出における基本的な論理構造。各IF条件（前件部）がTHEN結果（後件部）を引き起こし、意思決定プロセスの直感的な表現を可能にする。
ルールカバレッジ
データセットのインスタンスのうち、抽出されたルール集合によって正しく分類または説明される割合を評価する指標。ルールシステムの網羅性を測定する。
決定木抽出
決定木内の決定パスを個別のルール集合に変換する特定の技術。各ルートからリーフへのパスが独立した論理ルールとなる。
ルール安定性
入力データやモデルのわずかな変動に対して抽出されたルールの一貫性を測定する特性。生成される説明の堅牢性と信頼性を保証する。
ルール一般化
特定のルールの適用範囲を広げてより普遍的にする抽象化プロセス。予測的関連性を維持しながら、過度に制限的な条件を除去する。
ルールの交差検証
抽出されたルールの性能と一般化可能性を複数のデータサブセットでテストする評価方法。過剰適合を回避し、堅牢性を保証する。
ルールの複雑さ
抽出されたルール内の条件数とネスト構造の定量的測定。非技術的なエンドユーザーにとっての解釈可能性に直接影響を与える。
矛盾するルール
2つ以上のルールが同じ入力条件に対して互換性のない結論を生成する状況。システムの一貫性を維持するために競合解決メカニズムが必要。
事後抽出
複雑なモデルの完全な学習後に適用されるルール抽出アプローチ。本質的に解釈可能な方法とは異なり、元のアーキテクチャを変更しない。