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可解释机器学习模型的评估基于加性模型限制
本文探讨 Generalized Additive Models 的五个高级扩展模型和传统的六个机器学习模型,研究和评估其预测绩效和可解释性,并提出了更多的改进设计建议。
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2 years ago
ICML
可解释性提升框架在准确性、可解释性和差分隐私领域的应用
本研究证明在可解释的机器学习模型 Explainable Boosting Machines (EBMs) 中添加差分隐私可以保证隐私同时获得最先进的准确性,同时提供准确的全局和局部可解释性。
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3 years ago
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