涨知识！用逻辑规则进行机器学习

Skope-rules摘要

Skope-rules是一个基于scikit-learn的Python机器学习模块，旨在生成逻辑的、可解释的规则来“界定”目标类别。它通过构建决策树，从树的路径中提取规则候选项。这些规则经过精确度和召回率的过滤，且通过相似性过滤来确保多样性。Skope-rules结合了决策树的可解释性和随机森林的建模能力。

项目的安装可以通过pip命令进行，使用方法包括描述具有逻辑规则的类和作为预测器的“score_top_rules”方法。在实战案例中，Skope-rules被应用于泰坦尼克号数据集，演示了二分类问题的解决和决策规则的提取。

案例分为五个部分：导入相关库、数据准备、模型训练、解释生存规则以及性能分析。通过SkopeRules提取的规则可解释性高，例如规则可以指示在特定条件下的生存几率。在性能分析中，Skope-rules的表现与随机森林/梯度提升相似，且在特定情况下，仅需少量规则即可获得很好的性能。