APPLICATION OF EVOLUTIONARY ALGORITHMS IN DESIGNING INTERPRETABLE MACHINE LEARNING MODELS FOR CLASSIFICATION PROBLEMS

Рассматривается подход с применением системы на нечеткой логике для объяснения решений искусственной нейронной сети на задаче классификации. Особенность рассматриваемого подхода состоит в использовании эволюционных алгоритмов для автоматического проектирования моделей. In this paper, we consider an approach using a fuzzy logic system to explain the solutions of an artificial neural network on classification problems. A feature of the approach under consideration is the use of evolutionary algorithms for automatic design of models. It is shown that tuning a fuzzy system at the inputs and outputs of a neural network makes it possible to obtain a simple and interpretable rule base with an accuracy comparable to that of a neural network.