Buchumschlag

From Predictive Importance to Causality: Which Machine Learning Model Reflects Reality?

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Arshad, Muhammad Arbab, Kandanur, Pallavi, Sonawani, Saurabh, Batool, Laiba, Habib, Muhammad Umar
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Utilizing AI and Machine Learning for Predictive Analysis of Post-Treatment Cancer Recurrence
von: Qayyum, Muhammad Umer, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Predicting BWR Criticality with Data-Driven Machine Learning Model
von: Oktavian, Muhammad Rizki, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Lower-dimensional projections of cellular expression improves cell type classification from single-cell RNA sequencing
von: Umar, Muhammad, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Correlation to Causation: A Causal Deep Learning Framework for Arctic Sea Ice Prediction
von: Hossain, Emam, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The Importance of Time in Causal Algorithmic Recourse
von: Beretta, Isacco, et al.
Veröffentlicht: (2023)

A Dual-Attention Graph Network for fMRI Data Classification
von: Arbab, Amirali, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Putting GPT-4o to the Sword: A Comprehensive Evaluation of Language, Vision, Speech, and Multimodal Proficiency
von: Shahriar, Sakib, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Short Survey on Importance Weighting for Machine Learning
von: Kimura, Masanari, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Mask2Cause: Causal Discovery via Adjacency Constrained Causal Attention
von: Muhammad, Omar, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Worse than Random: The Importance of a Baseline for Unsupervised Feature Selection
von: Rajabinasab, Muhammad, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Embedded Quantum Machine Learning in Embedded Systems: Feasibility, Hybrid Architectures, and Quantum Co-Processors
von: Dey, Somdip, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Evaluating Machine Learning Models against Clinical Protocols for Enhanced Interpretability and Continuity of Care
von: Sirocchi, Christel, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Enhancing Bankruptcy Prediction of Banks through Advanced Machine Learning Techniques: An Innovative Approach and Analysis
von: Rustam, Zuherman, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Forecasting NCAA Basketball Outcomes with Deep Learning: A Comparative Study of LSTM and Transformer Models
von: Habib, Md Imtiaz
Veröffentlicht: (2025)

Calibration Meets Reality: Making Machine Learning Predictions Trustworthy
von: Sinaga, Kristina P., et al.
Veröffentlicht: (2025)

FRIT: Using Causal Importance to Improve Chain-of-Thought Faithfulness
von: Swaroop, Anand, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Optimizing Fire Safety: Reducing False Alarms Using Advanced Machine Learning Techniques
von: Jamal, Muhammad Hassan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning Truncated Causal History Model for Video Restoration
von: Ghasemabadi, Amirhosein, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Causal Feature Selection for Responsible Machine Learning
von: Moraffah, Raha, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Predicting Water Quality using Quantum Machine Learning: The Case of the Umgeni Catchment (U20A) Study Region
von: Khan, Muhammad Al-Zafar, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CausalProfiler: Generating Synthetic Benchmarks for Rigorous and Transparent Evaluation of Causal Machine Learning
von: Panayiotou, Panayiotis, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Is Monotonic Sampling Necessary in Diffusion Models?
von: Khan, Muhammad Haris
Veröffentlicht: (2026)

Parameter Importance-Driven Continual Learning for Foundation Models
von: Wang, Lingxiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Survival Meets Classification: A Novel Framework for Early Risk Prediction Models of Chronic Diseases
von: Khan, Shaheer Ahmad, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Generative Inverse Design: From Single Point Optimization to a Diverse Design Portfolio via Conditional Variational Autoencoders
von: Zamrai, Muhammad Arif Hakimi
Veröffentlicht: (2025)

Rethinking Importance Sampling in LLM Policy Optimization: A Cumulative Token Perspective
von: Zhang, Yuheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

ResQuNNs: Towards Enabling Deep Learning in Quantum Convolution Neural Networks
von: Kashif, Muhammad, et al.
Veröffentlicht: (2024)

time2time: Causal Intervention in Hidden States to Simulate Rare Events in Time Series Foundation Models
von: Sanyal, Debdeep, et al.
Veröffentlicht: (2025)

EXCON: Extreme Instance-based Contrastive Representation Learning of Severely Imbalanced Multivariate Time Series for Solar Flare Prediction
von: Vural, Onur, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Disentangled Double Machine Learning for Accurate Causal Effect Estimation
von: Xiang, Guodu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Unveiling Causal Reasoning in Large Language Models: Reality or Mirage?
von: Chi, Haoang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

From SHAP Scores to Feature Importance Scores
von: Letoffe, Olivier, et al.
Veröffentlicht: (2024)

$S^3$: Stratified Scaling Search for Test-Time in Diffusion Language Models
von: Bilal, Ahsan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

On the Importance of Pretraining Data Alignment for Atomic Property Prediction
von: Ghunaim, Yasir, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CGM-JEPA: Learning Consistent Continuous Glucose Monitor Representations via Predictive Self-Supervised Pretraining
von: Muhammad, Hada Melino, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Causal Machine Learning for Surgical Interventions
von: Tamo, J. Ben, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Explaining the Behavior of Black-Box Prediction Algorithms with Causal Learning
von: Sani, Numair, et al.
Veröffentlicht: (2020)

TraffNet: Learning Causality of Traffic Generation for What-if Prediction
von: Xu, Ming, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Importance Sampling for Nonlinear Models
von: Rajmohan, Prakash Palanivelu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Impact, Causation and Prediction of Socio-Academic and Economic Factors in Exam-centric Student Evaluation Measures using Machine Learning and Causal Analysis
von: Hosen, Md. Biplob, et al.
Veröffentlicht: (2025)