Fuzzy techniques have been introduced in the realm of Data Mining with the objective of providing for an added value to the “interestingness” of mined patterns. However, a fuzzy model is able to provide interesting patterns of data only when it is not only accurate but also interpretable. This note highlights the main motivations of introducing interpretability and outlines the basic interpretability issues to be addressed in Fuzzy Data Mining.
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Titolo: | On the role of interpretability in fuzzy learning and data mining |
Autori: | |
Data di pubblicazione: | 2006 |
Handle: | http://hdl.handle.net/11586/115134 |
Appare nelle tipologie: | 4.1 Contributo in Atti di convegno |
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