A Look into How Machine Learning is Reshaping Engineering Models: the Rise of Analysis Paralysis, Optimal yet Infeasible Solutions, and the Inevitable Rashomon Paradox
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | Naser, MZ |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
SPINEX-TimeSeries: Similarity-based Predictions with Explainable Neighbors Exploration for Time Series and Forecasting Problems
von: Naser, Ahmed Z, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Naser, Ahmed Z, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Philosophy-informed Machine Learning
von: Naser, MZ
Veröffentlicht: (2025)
von: Naser, MZ
Veröffentlicht: (2025)
Simple yet Sharp Sensitivity Analysis for Any Contrast Under Unmeasured Confounding
von: Peña, Jose M.
Veröffentlicht: (2024)
von: Peña, Jose M.
Veröffentlicht: (2024)
Robustly estimating heterogeneity in factorial data using Rashomon Partitions
von: Venkateswaran, Aparajithan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Venkateswaran, Aparajithan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Machine learning to optimize precision in the analysis of randomized trials: A journey in pre-specified, yet data-adaptive learning
von: Balzer, Laura B., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Balzer, Laura B., et al.
Veröffentlicht: (2025)
SPINEX-Clustering: Similarity-based Predictions with Explainable Neighbors Exploration for Clustering Problems
von: Naser, MZ, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Naser, MZ, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Interpretable Machine Learning for Survival Analysis
von: Langbein, Sophie Hanna, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Langbein, Sophie Hanna, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Double Machine Learning meets Panel Data -- Promises, Pitfalls, and Potential Solutions
von: Fuhr, Jonathan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Fuhr, Jonathan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SPINEX: Similarity-based Predictions with Explainable Neighbors Exploration for Anomaly and Outlier Detection
von: Naser, MZ, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Naser, MZ, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Enhancing Airline Customer Satisfaction: A Machine Learning and Causal Analysis Approach
von: Mirthipati, Tejas
Veröffentlicht: (2024)
von: Mirthipati, Tejas
Veröffentlicht: (2024)
Using Machine Learning to Test Causal Hypotheses in Conjoint Analysis
von: Ham, Dae Woong, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Ham, Dae Woong, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Why are there many equally good models? An Anatomy of the Rashomon Effect
von: Parikh, Harsh
Veröffentlicht: (2026)
von: Parikh, Harsh
Veröffentlicht: (2026)
SPINEX_ Symbolic Regression: Similarity-based Symbolic Regression with Explainable Neighbors Exploration
von: Naser, MZ, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Naser, MZ, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Depth Functions for Partial Orders with a Descriptive Analysis of Machine Learning Algorithms
von: Blocher, Hannah, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Blocher, Hannah, et al.
Veröffentlicht: (2023)
A Closer Look at AUROC and AUPRC under Class Imbalance
von: McDermott, Matthew B. A., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: McDermott, Matthew B. A., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Principal Component Analysis When n < p: Challenges and Solutions
von: Weeraratne, Nuwan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Weeraratne, Nuwan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Primer on the Signature Method in Machine Learning
von: Chevyrev, Ilya, et al.
Veröffentlicht: (2016)
von: Chevyrev, Ilya, et al.
Veröffentlicht: (2016)
Knowledge Distillation Decision Tree for Unravelling Black-box Machine Learning Models
von: Lu, Xuetao, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Lu, Xuetao, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Optimal Bias-Correction and Valid Inference in High-Dimensional Ridge Regression: A Closed-Form Solution
von: Gao, Zhaoxing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gao, Zhaoxing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Causal Decomposition Analysis with Synergistic Interventions: A Triply-Robust Machine Learning Approach to Addressing Multiple Dimensions of Social Disparities
von: Park, Soojin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Park, Soojin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Causal Machine Learning: A Survey and Open Problems
von: Kaddour, Jean, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Kaddour, Jean, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Optimal Model Selection for Conformalized Robust Optimization
von: Bao, Yajie, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bao, Yajie, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Systematic Bias of Machine Learning Regression Models and Its Correction: an Application to Imaging-based Brain Age Prediction
von: Lee, Hwiyoung, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lee, Hwiyoung, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Imputation Uncertainty in Interpretable Machine Learning Methods
von: Golchian, Pegah, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Golchian, Pegah, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Task-Agnostic Machine-Learning-Assisted Inference
von: Miao, Jiacheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Miao, Jiacheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Causal Representation Learning with Optimal Compression under Complex Treatments
von: Liang, Wanting, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Liang, Wanting, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Aggregation Models with Optimal Weights for Distributed Gaussian Processes
von: Chen, Haoyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Haoyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Optimal Discriminant Analysis in High-Dimensional Latent Factor Models
von: Bing, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Bing, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2022)
A Unified Framework for Inference with General Missingness Patterns and Machine Learning Imputation
von: Chen, Xingran, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Xingran, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Simulation-Based Sensitivity Analysis in Optimal Treatment Regimes and Causal Decomposition with Individualized Interventions
von: Park, Soojin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Park, Soojin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Evaluating and Learning Optimal Dynamic Treatment Regimes under Truncation by Death
von: Park, Sihyung, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Park, Sihyung, et al.
Veröffentlicht: (2025)
On the Need to Align Intent and Implementation in Uncertainty Quantification for Machine Learning
von: Trivedi, Shubhendu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Trivedi, Shubhendu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
What if? Causal Machine Learning in Supply Chain Risk Management
von: Wyrembek, Mateusz, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wyrembek, Mateusz, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Double Machine Learning for Conditional Moment Restrictions: IV Regression, Proximal Causal Learning and Beyond
von: Shao, Daqian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shao, Daqian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Doubly Robust Machine Learning Approach for Disentangling Treatment Effect Heterogeneity with Functional Outcomes
von: Salmaso, Filippo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Salmaso, Filippo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Performance Analysis of Support Vector Machine (SVM) on Challenging Datasets for Forest Fire Detection
von: Kar, Ankan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kar, Ankan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Chiseling: Powerful and Valid Subgroup Selection via Interactive Machine Learning
von: Cheng, Nathan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Cheng, Nathan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Sparse Learning and Class Probability Estimation with Weighted Support Vector Machines
von: Zeng, Liyun, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zeng, Liyun, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Towards Optimal Environmental Policies: Policy Learning under Arbitrary Bipartite Network Interference
von: Kim, Raphael C., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kim, Raphael C., et al.
Veröffentlicht: (2024)
PRCD-MAP: Learning How Much to Trust Imperfect Priors in Causal Discovery
von: Shan, Xihang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Shan, Xihang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Ähnliche Einträge
-
SPINEX-TimeSeries: Similarity-based Predictions with Explainable Neighbors Exploration for Time Series and Forecasting Problems
von: Naser, Ahmed Z, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Philosophy-informed Machine Learning
von: Naser, MZ
Veröffentlicht: (2025) -
Simple yet Sharp Sensitivity Analysis for Any Contrast Under Unmeasured Confounding
von: Peña, Jose M.
Veröffentlicht: (2024) -
Robustly estimating heterogeneity in factorial data using Rashomon Partitions
von: Venkateswaran, Aparajithan, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Machine learning to optimize precision in the analysis of randomized trials: A journey in pre-specified, yet data-adaptive learning
von: Balzer, Laura B., et al.
Veröffentlicht: (2025)