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新方法改进了用于机器学习可解释性的Shapley值估计

两篇新研究论文提出了近似Shapley值的新颖方法，Shapley值是解释机器学习模型的一个关键指标。第一篇论文“ShaplEIG”介绍了一种贝叶斯实验设计方法，该方法使用高斯过程自适应地选择要评估的联盟，从而在低预算情况下提高样本效率。第二篇论文“Shapley值的一个奇特估计器”揭示了Shapley值仅取决于集合函数的奇数分量，并提出了一种新的估计器OddSHAP，该估计器通过关注这个奇数子空间，在更大的采样预算下实现了最先进的准确性。