Interpretability of Computational Intelligence-Based Regression Models, Fachbücher von János Abonyi, Tamás Kenesei

Das Buch "Interpretability of Computational Intelligence-Based Regression Models" bietet eine umfassende Untersuchung der Interpretierbarkeit von Regressionsmodellen, die auf rechnergestützter Intelligenz basieren. Es beleuchtet, wie hingende Hyperflächen, neuronale Netzwerke und Support-Vektor-Maschinen in fuzzy Modelle umgewandelt werden können, um die Interpretierbarkeit der resultierenden regelbasierten Systeme zu gewährleisten. Der erste Teil des Buches konzentriert sich auf die Identifikation von hingenden Hyperplane-basierten Regressionsbäumen, während der zweite Teil die Validierung, Visualisierung und strukturelle Reduktion von neuronalen Netzwerken behandelt. Hierbei wird die Transformation der versteckten Schicht des Netzwerks in ein additives fuzzy Regelbasissystem thematisiert. Abschliessend wird ein dreistufiger Modellreduktionsalgorithmus vorgestellt, der interpretable fuzzy Regressionsmodelle auf Basis von Support-Vektor-Regressionsmethoden generiert. Das Buch enthält praktische Beispiele aus der Verfahrenstechnik und bietet unterstützenden Matlab-Code zum Download.