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规则提取
将复杂模型（如神经网络）的决策转化为人类可理解的逻辑规则集的算法过程，便于预测的解释和验证。
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规则剪枝
一种简化技术，消除提取规则中多余或冗余的条件，以提高其可解释性，同时保持其预测能力。
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规则保真度
量化指标，表示提取的规则在多大程度上忠实地复现了原始复杂模型的决策，确保解释与系统实际行为保持一致。
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IF-THEN规则
规则提取中的基本逻辑结构，每个IF（前件）条件触发一个THEN（后件）结果，允许直观地表示决策过程。
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规则覆盖率
评估由规则集正确分类或解释的数据实例比例的指标，从而衡量提取规则系统的完整性。
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决策树提取
将决策树中的决策路径转换为离散规则集的特定技术，每个根到叶的路径成为一个独立的逻辑规则。
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规则稳定性
衡量提取规则在输入数据或模型轻微变化时的一致性的属性，确保生成解释的鲁棒性和可靠性。
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规则泛化
抽象过程，扩大特定规则的适用范围使其更通用，通过移除过于限制性的条件同时保持其预测相关性。
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规则交叉验证
一种评估方法，通过在多个数据子集上测试提取规则的性能和泛化能力，避免过拟合并确保其鲁棒性。
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规则复杂度
对提取规则中条件数量和嵌套结构的量化测量，直接影响非技术终端用户的可解释性。
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矛盾规则
当两个或多个规则在相同输入条件下产生不兼容结论的情况，需要冲突解决机制来维持系统一致性。
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事后提取
在复杂模型完全训练后应用的规则提取方法，不改变其原始架构，与内在可解释方法形成对比。
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