論文の概要: RuleKit 2: Faster and simpler rule learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.20650v1
• Date: Tue, 29 Apr 2025 11:21:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.865339
• Title: RuleKit 2: Faster and simpler rule learning
• Title（参考訳）: RuleKit 2: より高速でシンプルなルール学習
• Authors: Adam Gudyś, Cezary Maszczyk, Joanna Badura, Adam Grzelak, Marek Sikora, Łukasz Wróbel,
• Abstract要約: RuleKitは、分類、回帰、生存の問題でその効果を証明している。 以前含まれていた新しいアルゴリズムと最適化された実装は、計算性能を著しく改善した。 Pythonパッケージとグラフィカルユーザインターフェースを備えたブラウザアプリケーションだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Rules offer an invaluable combination of predictive and descriptive capabilities. Our package for rule-based data analysis, RuleKit, has proven its effectiveness in classification, regression, and survival problems. Here we present its second version. New algorithms and optimized implementations of those previously included, significantly improved the computational performance of our suite, reducing the analysis time of some data sets by two orders of magnitude. The usability of RuleKit 2 is provided by two new components: Python package and browser application with a graphical user interface. The former complies with scikit-learn, the most popular data mining library for Python, allowing RuleKit 2 to be straightforwardly integrated into existing data analysis pipelines. RuleKit 2 is available at GitHub under GNU AGPL 3 license (https://github.com/adaa-polsl/RuleKit)
• Abstract（参考訳）: ルールは予測と記述の能力の貴重な組み合わせを提供する。 ルールベースのデータ分析のためのパッケージであるRuleKitは、分類、回帰、生存問題においてその有効性を証明した。 以下は第2版である。 従来のアルゴリズムと最適化された実装により、スイートの計算性能が大幅に向上し、いくつかのデータセットの分析時間を2桁に短縮した。 RuleKit 2のユーザビリティは,Pythonパッケージと,グラフィカルなユーザインターフェースを備えたブラウザアプリケーションという,2つの新しいコンポーネントによって提供される。 前者はPythonでもっともポピュラーなデータマイニングライブラリであるScikit-learnに準拠している。 RuleKit 2はGitHubでGNU AGPL 3ライセンスで利用可能である(https://github.com/adaa-polsl/RuleKit)。

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