Conditional Feature Importance with Generative Modeling Using Adversarial Random Forests
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Blesch, Kristin, Koenen, Niklas, Kapar, Jan, Golchian, Pegah, Burk, Lukas, Loecher, Markus, Wright, Marvin N. |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Machine Learning in Epidemiology
di: Wright, Marvin N., et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wright, Marvin N., et al.
Pubblicazione: (2026)
Missing Value Imputation With Adversarial Random Forests— MissARF
di: Pegah Golchian, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Pegah Golchian, et al.
Pubblicazione: (2026)
Missing value imputation with adversarial random forests -- MissARF
di: Golchian, Pegah, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Golchian, Pegah, et al.
Pubblicazione: (2025)
Imputation Uncertainty in Interpretable Machine Learning Methods
di: Golchian, Pegah, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Golchian, Pegah, et al.
Pubblicazione: (2025)
What's Wrong with Your Synthetic Tabular Data? Using Explainable AI to Evaluate Generative Models
di: Kapar, Jan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kapar, Jan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Toward Understanding the Disagreement Problem in Neural Network Feature Attribution
di: Koenen, Niklas, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Koenen, Niklas, et al.
Pubblicazione: (2024)
CountARFactuals -- Generating plausible model-agnostic counterfactual explanations with adversarial random forests
di: Dandl, Susanne, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dandl, Susanne, et al.
Pubblicazione: (2024)
Autoencoding Random Forests
di: Vu, Binh Duc, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Vu, Binh Duc, et al.
Pubblicazione: (2025)
Interpreting Deep Neural Networks with the Package innsight
di: Koenen, Niklas, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Koenen, Niklas, et al.
Pubblicazione: (2023)
xplainfi: Feature Importance and Statistical Inference for Machine Learning in R
di: Burk, Lukas, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Burk, Lukas, et al.
Pubblicazione: (2026)
Gradient-based Explanations for Deep Learning Survival Models
di: Langbein, Sophie Hanna, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Langbein, Sophie Hanna, et al.
Pubblicazione: (2025)
Improving post-operative discharge destination prediction of geriatric patients with generative data augmentation
di: Golchian, Pegah, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Golchian, Pegah, et al.
Pubblicazione: (2026)
Functional Decomposition and Shapley Interactions for Interpreting Survival Models
di: Langbein, Sophie Hanna, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Langbein, Sophie Hanna, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Large-Scale Neutral Comparison Study of Survival Models on Low-Dimensional Data
di: Burk, Lukas, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Burk, Lukas, et al.
Pubblicazione: (2024)
Multimodal synthesis of MRI and tabular data with diffusion in a joint latent space via cross-attention
di: Mensing, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Mensing, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Guide to Feature Importance Methods for Scientific Inference
di: Ewald, Fiona Katharina, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ewald, Fiona Katharina, et al.
Pubblicazione: (2024)
Random Forest Regression Feature Importance for Climate Impact Pathway Detection
di: Brown, Meredith G. L., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Brown, Meredith G. L., et al.
Pubblicazione: (2024)
MMD-based Variable Importance for Distributional Random Forest
di: Bénard, Clément, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Bénard, Clément, et al.
Pubblicazione: (2023)
Feature Importance Guided Random Forest Learning with Simulated Annealing Based Hyperparameter Tuning
di: Balasubramanian, Kowshik, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Balasubramanian, Kowshik, et al.
Pubblicazione: (2025)
Decomposing Global Feature Effects Based on Feature Interactions
di: Herbinger, Julia, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Herbinger, Julia, et al.
Pubblicazione: (2023)
GRANITE: A Generalized Regional Framework for Identifying Agreement in Feature-Based Explanations
di: Herbinger, Julia, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Herbinger, Julia, et al.
Pubblicazione: (2026)
Fast Estimation of Partial Dependence Functions using Trees
di: Liu, Jinyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Jinyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Physically Constrained Generative Adversarial Networks for Improving Precipitation Fields from Earth System Models
di: Hess, Philipp, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Hess, Philipp, et al.
Pubblicazione: (2022)
Probabilistic Matching of Real and Generated Data Statistics in Generative Adversarial Networks
di: Pilar, Philipp, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Pilar, Philipp, et al.
Pubblicazione: (2023)
Enhancing Variable Importance in Random Forests: A Novel Application of Global Sensitivity Analysis
di: Vannucci, Giulia, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Vannucci, Giulia, et al.
Pubblicazione: (2024)
Random Feature Representation Boosting
di: Zozoulenko, Nikita, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zozoulenko, Nikita, et al.
Pubblicazione: (2025)
Maximum Risk Minimization with Random Forests
di: Freni, Francesco, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Freni, Francesco, et al.
Pubblicazione: (2025)
Confidence Intervals for Random Forest Permutation Importance with Missing Data
di: Föge, Nico, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Föge, Nico, et al.
Pubblicazione: (2025)
Worse than Random: The Importance of a Baseline for Unsupervised Feature Selection
di: Rajabinasab, Muhammad, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Rajabinasab, Muhammad, et al.
Pubblicazione: (2026)
FIMBA: Evaluating the Robustness of AI in Genomics via Feature Importance Adversarial Attacks
di: Skovorodnikov, Heorhii, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Skovorodnikov, Heorhii, et al.
Pubblicazione: (2024)
Generating Tabular Data Using Heterogeneous Sequential Feature Forest Flow Matching
di: Akazan, Ange-Clément, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Akazan, Ange-Clément, et al.
Pubblicazione: (2024)
mlr3torch: A Deep Learning Framework in R based on mlr3 and torch
di: Fischer, Sebastian, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Fischer, Sebastian, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Powerful Random Forest Featuring Linear Extensions (RaFFLE)
di: Raymaekers, Jakob, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Raymaekers, Jakob, et al.
Pubblicazione: (2025)
Invariant Random Forest: Tree-Based Model Solution for OOD Generalization
di: Liao, Yufan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Liao, Yufan, et al.
Pubblicazione: (2023)
Invertible Kernel PCA with Random Fourier Features
di: Gedon, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Gedon, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2023)
On the Importance of Embedding Norms in Self-Supervised Learning
di: Draganov, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Draganov, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2025)
Uncertainty-Driven Modeling of Microporosity and Permeability in Clastic Reservoirs Using Random Forest
di: Risha, Muhammad, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Risha, Muhammad, et al.
Pubblicazione: (2025)
Aggregate Models, Not Explanations: Improving Feature Importance Estimation
di: Paillard, Joseph, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Paillard, Joseph, et al.
Pubblicazione: (2026)
Provable Recovery of Locally Important Signed Features and Interactions from Random Forest
di: Vuk, Kata, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Vuk, Kata, et al.
Pubblicazione: (2025)
Generalization Bound for Diffusion Models using Random Features
di: Saha, Esha, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Saha, Esha, et al.
Pubblicazione: (2023)
Documenti analoghi
-
Machine Learning in Epidemiology
di: Wright, Marvin N., et al.
Pubblicazione: (2026) -
Missing Value Imputation With Adversarial Random Forests— MissARF
di: Pegah Golchian, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Missing value imputation with adversarial random forests -- MissARF
di: Golchian, Pegah, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Imputation Uncertainty in Interpretable Machine Learning Methods
di: Golchian, Pegah, et al.
Pubblicazione: (2025) -
What's Wrong with Your Synthetic Tabular Data? Using Explainable AI to Evaluate Generative Models
di: Kapar, Jan, et al.
Pubblicazione: (2025)