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UCI Heart Disease

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  1. TOOL · CL_77391 ·

    新的Aumann-SHAP框架通过反事实几何解释机器学习决策

    研究人员开发了Aumann-SHAP，一个通过分析反事实交互来解释机器学习模型决策的新框架。该方法通过关注基线特征和反事实特征之间的局部超立方体来分解变化，将其离散化为网格以形成合作博弈。应用于该博弈的Shapley和LES值提供了几何感知的归因，该归因收敛于集成梯度极限，并且可以高效计算。