FRRIは、他の先進的なアプローチと比較していくつかの異なる結果を示す可能性があります。まず、FRRIはより高い精度を実現しつつ、より少ないルールを生成する傾向があるため、モデルの解釈可能性や説明力が向上します。また、FRRIは不均衡データに対処する能力に優れており、そのような状況で他のアルゴリズムよりも優れたパフォーマンスを発揮します。さらに、FRRIは大規模データセットに適用される際でも効率的であり、近似ソルバーの使用やバギングアンサンブル手法の探求によって計算時間やリソースの削減が期待されます。