TURS：概率化真正无序规则集，兼顾可解释性与预测性能

研究者提出 TURS（Truly Unordered Rule Sets）概率规则集模型，通过仅允许概率输出相近的规则重叠来化解冲突，并基于 MDL 原则形式化学习问题、设计了启发式算法。基准测试显示，该方法学到的规则集模型复杂度更低，预测性能具竞争力，且规则间经验上"独立"，实现真正无序。该工作已被 JMLR 接收。