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Subgroup Discovery

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Machine learning for subgroup discovery under treatment effect

Unsupervised learning with contrastive latent variable models

Causal Rule Sets for Identifying Subgroups with Enhanced Treatment Effect

Subjectively Interesting Subgroup Discovery on Real-valued Targets

Efficiently Discovering Locally Exceptional yet Globally Representative Subgroups

Contrastive Principal Component Analysis

Identifying Consistent Statements about Numerical Data with Dispersion-Corrected Subgroup Discovery

Flexibly Mining Better Subgroups

출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.