Minimal data, maximum clarity: A heuristic for explaining optimization

2026-04-15

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OA

AI

DOI：10.1016/j.jss.2026.112897

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摘要

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• 最大清晰度启发式：用较少但关键的数据实现更好的优化。 • 引入EZR：一个用于多目标优化的可解释且模块化的工具。 • 全面验证：在60个数据集上进行鲁棒优化结果的验证。 • 解释：实用的、可操作的说明以指导实际决策。 • 下游验证：说明解释如何改进特征选择。

Keyword:

Multi-objective optimization

Explainable AI

Active learning

Naive Bayes

Regression

Feature selection

EZR