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  1. TOOL · CL_252356 ·

    新方法增强条件Shapley特征重要性推断

    研究人员开发了一种新的条件Shapley特征重要性推断方法，解决了现有估计量通常只提供点估计量且未能考虑特征依赖性的局限性。所提出的方法在特征的真实条件分布下对“联盟外”特征进行积分，旨在获得一个基于损失的全局重要性度量。该方法在理论上被证明是$\sqrt{n}$-一致且渐近正态的，实证研究表明其置信区间覆盖率和I类错误控制准确。