Copertina

Explaining Drift using Shapley Values

Fuente: arXiv

Salvato in:

Dettagli Bibliografici
Autori principali:	Edakunni, Narayanan U., Tekriwal, Utkarsh, Jain, Anukriti
Natura:	Preprint
Pubblicazione:	2024
Soggetti:	Machine Learning Artificial Intelligence
Accesso online:	Acceder al recurso
Tags:	Aggiungi Tag Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!

Documenti analoghi

HyperSHAP: Shapley Values and Interactions for Explaining Hyperparameter Optimization
di: Wever, Marcel, et al.
Pubblicazione: (2025)

DeltaSHAP: Explaining Prediction Evolutions in Online Patient Monitoring with Shapley Values
di: Kim, Changhun, et al.
Pubblicazione: (2025)

ShapShift: Explaining Model Prediction Shifts with Subgroup Conditional Shapley Values
di: Bewley, Tom, et al.
Pubblicazione: (2026)

Explaining Large Language Models Decisions Using Shapley Values
di: Mohammadi, Behnam
Pubblicazione: (2024)

On the Inflation of KNN-Shapley Value
di: Yang, Ziao, et al.
Pubblicazione: (2024)

An Odd Estimator for Shapley Values
di: Fumagalli, Fabian, et al.
Pubblicazione: (2026)

Suboptimal Shapley Value Explanations
di: Lu, Xiaolei
Pubblicazione: (2025)

G-Drift MIA: Membership Inference via Gradient-Induced Feature Drift in LLMs
di: Ranjan, Ravi, et al.
Pubblicazione: (2026)

Meritocratic Fairness in Budgeted Combinatorial Multi-armed Bandits via Shapley Values
di: Sharma, Shradha, et al.
Pubblicazione: (2026)

Exactly Computing do-Shapley Values
di: Witter, R. Teal, et al.
Pubblicazione: (2026)

Generalized Priority-Aware Shapley Value
di: Lee, Kiljae, et al.
Pubblicazione: (2026)

Regression-adjusted Monte Carlo Estimators for Shapley Values and Probabilistic Values
di: Witter, R. Teal, et al.
Pubblicazione: (2025)

Explaining Concept Drift through the Evolution of Group Counterfactuals
di: Stępka, Ignacy, et al.
Pubblicazione: (2025)

Shapley-Value-Based Graph Sparsification for GNN Inference
di: Akkas, Selahattin, et al.
Pubblicazione: (2025)

Helpful or Harmful Data? Fine-tuning-free Shapley Attribution for Explaining Language Model Predictions
di: Wang, Jingtan, et al.
Pubblicazione: (2024)

Feature Inference Attack on Shapley Values
di: Luo, Xinjian, et al.
Pubblicazione: (2024)

From Abstract to Actionable: Pairwise Shapley Values for Explainable AI
di: Xu, Jiaxin, et al.
Pubblicazione: (2025)

Faithful Group Shapley Value
di: Lee, Kiljae, et al.
Pubblicazione: (2025)

Provably Accurate Shapley Value Estimation via Leverage Score Sampling
di: Musco, Christopher, et al.
Pubblicazione: (2024)

Error Analysis of Shapley Value-Based Model Explanations: An Informative Perspective
di: Zhao, Ningsheng, et al.
Pubblicazione: (2024)

Amortized Linear-time Exact Shapley Value for Product-Kernel Methods
di: Mohammadi, Majid, et al.
Pubblicazione: (2025)

Shapley Neuron Values for Continual Learning: Which Neurons Matter Most?
di: Vahedifar, Mohammad Ali, et al.
Pubblicazione: (2026)

Beyond Shapley Values: Cooperative Games for the Interpretation of Machine Learning Models
di: Idrissi, Marouane Il, et al.
Pubblicazione: (2025)

CQD-SHAP: Explainable Complex Query Answering via Shapley Values
di: Abbasi, Parsa, et al.
Pubblicazione: (2025)

Losing is for Cherishing: Data Valuation Based on Machine Unlearning and Shapley Value
di: Ma, Le, et al.
Pubblicazione: (2025)

Joint Distribution-Informed Shapley Values for Sparse Counterfactual Explanations
di: You, Lei, et al.
Pubblicazione: (2024)

Shift-Invariant Attribute Scoring for Kolmogorov-Arnold Networks via Shapley Value
di: Fan, Wangxuan, et al.
Pubblicazione: (2025)

TN-SHAP-G: Graph-Structured Tensor Network Surrogates for Shapley Values and Interactions
di: Heidari, Farzaneh, et al.
Pubblicazione: (2026)

DU-Shapley: A Shapley Value Proxy for Efficient Dataset Valuation
di: Garrido-Lucero, Felipe, et al.
Pubblicazione: (2023)

shapiq: Shapley Interactions for Machine Learning
di: Muschalik, Maximilian, et al.
Pubblicazione: (2024)

In-Run Data Shapley for Adam Optimizer
di: Ding, Meng, et al.
Pubblicazione: (2026)

Verified SHAP: Provable Bounds for Exact Shapley Values of Neural Networks
di: Boetius, David, et al.
Pubblicazione: (2026)

Using Shapley interactions to understand how models use structure
di: Singhvi, Divyansh, et al.
Pubblicazione: (2024)

Shapley-PC: Constraint-based Causal Structure Learning with a Shapley Inspired Framework
di: Russo, Fabrizio, et al.
Pubblicazione: (2023)

DistShap: Scalable GNN Explanations with Distributed Shapley Values
di: Akkas, Selahattin, et al.
Pubblicazione: (2025)

Redefining Contributions: Shapley-Driven Federated Learning
di: Tastan, Nurbek, et al.
Pubblicazione: (2024)

GRASP: group-Shapley feature selection for patients
di: Luo, Yuheng, et al.
Pubblicazione: (2026)

Proxy-Based Approximation of Shapley and Banzhaf Interactions
di: Thies, Santo M. A. R., et al.
Pubblicazione: (2026)

Towards Learning and Explaining Indirect Causal Effects in Neural Networks
di: Reddy, Abbavaram Gowtham, et al.
Pubblicazione: (2023)

Explaining Bayesian Optimization by Shapley Values Facilitates Human-AI Collaboration
di: Rodemann, Julian, et al.
Pubblicazione: (2024)