Are machine learning interpretations reliable? A stability study on global interpretations
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Gan, Luqin, Zikry, Tarek M., Allen, Genevera I. |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Group-Aware Matrix Estimation and Latent Subspace Recovery
di: Golubovic, Hamza, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Golubovic, Hamza, et al.
Pubblicazione: (2026)
Unsupervised Machine Learning for Scientific Discovery: Workflow and Best Practices
di: Chang, Andersen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chang, Andersen, et al.
Pubblicazione: (2025)
LOCO Feature Importance Inference without Data Splitting via Minipatch Ensembles
di: Gan, Luqin, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Gan, Luqin, et al.
Pubblicazione: (2022)
Modern approaches to building interpretable models of the property market using machine learning on the base of mass cadastral valuation
di: Tanashkin, Alexey S., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tanashkin, Alexey S., et al.
Pubblicazione: (2025)
Modelling higher education dropouts using sparse and interpretable post-clustering logistic regression
di: Nigri, Andrea, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nigri, Andrea, et al.
Pubblicazione: (2025)
Inpainting the Neural Picture: Inferring Unrecorded Brain Area Dynamics from Multi-Animal Datasets
di: Xia, Ji, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xia, Ji, et al.
Pubblicazione: (2025)
Fast and interpretable electricity consumption scenario generation for individual consumers
di: Soenen, J., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Soenen, J., et al.
Pubblicazione: (2024)
Classification problem in liability insurance using machine learning models: a comparative study
di: Qazvini, Marjan
Pubblicazione: (2024)
di: Qazvini, Marjan
Pubblicazione: (2024)
Driving pattern interpretation based on action phases clustering
di: Yao, Xue, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yao, Xue, et al.
Pubblicazione: (2024)
Causal machine learning for predicting treatment outcomes
di: Feuerriegel, Stefan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Feuerriegel, Stefan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Two-step interpretable modeling of Intensive Care Acquired Infections
di: Lancia, Giacomo, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Lancia, Giacomo, et al.
Pubblicazione: (2023)
Applications of machine learning to predict seasonal precipitation for East Africa
di: Scheuerer, Michael, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Scheuerer, Michael, et al.
Pubblicazione: (2024)
Probabilistic intraday electricity price forecasting using generative machine learning
di: Chen, Jieyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Jieyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Error-controlled non-additive interaction discovery in machine learning models
di: Chen, Winston, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Winston, et al.
Pubblicazione: (2024)
Predicting fall risk in older adults: A machine learning comparison of accelerometric and non-accelerometric factors
di: González-Castro, Ana, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: González-Castro, Ana, et al.
Pubblicazione: (2025)
A two-step machine learning approach to statistical post-processing of weather forecasts for power generation
di: Baran, Ágnes, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Baran, Ágnes, et al.
Pubblicazione: (2022)
Analysis of ELSA COVID-19 Substudy response rate using machine learning algorithms
di: Qazvini, Marjan
Pubblicazione: (2024)
di: Qazvini, Marjan
Pubblicazione: (2024)
Detecting low left ventricular ejection fraction from ECG using an interpretable and scalable predictor-driven framework
di: Zhou, Ya, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhou, Ya, et al.
Pubblicazione: (2026)
A comparison between geostatistical and machine learning models for spatio-temporal prediction of PM2.5 data
di: Mohamed, Zeinab, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mohamed, Zeinab, et al.
Pubblicazione: (2025)
Variable importance measure for spatial machine learning models with application to air pollution exposure prediction
di: Cheng, Si, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cheng, Si, et al.
Pubblicazione: (2024)
Tackling water table depth modeling via machine learning: From proxy observations to verifiability
di: Janssen, Joseph, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Janssen, Joseph, et al.
Pubblicazione: (2024)
Bayesian sparse modeling for interpretable prediction of hydroxide ion conductivity in anion-conductive polymer membranes
di: Murakami, Ryo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Murakami, Ryo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Predicting loss-of-function impact of genetic mutations: a machine learning approach
di: Kaur, Arshmeet, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kaur, Arshmeet, et al.
Pubblicazione: (2024)
Stability of clinical prediction models developed using statistical or machine learning methods
di: Riley, Richard D, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Riley, Richard D, et al.
Pubblicazione: (2022)
A comparative analysis of machine learning algorithms for predicting probabilities of default
di: Cristescu, Adrian Iulian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cristescu, Adrian Iulian, et al.
Pubblicazione: (2025)
Beyond Beats: A Recipe to Song Popularity? A machine learning approach
di: Sebastian, Niklas, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sebastian, Niklas, et al.
Pubblicazione: (2024)
Density correction for multivariate spatial fields of global climate model output using deep learning
di: Majumder, Reetam, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Majumder, Reetam, et al.
Pubblicazione: (2024)
A meta-analysis on the performance of machine-learning based language models for sentiment analysis
di: Rohde, Elena, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Rohde, Elena, et al.
Pubblicazione: (2025)
A generative machine learning model for designing metal hydrides applied to hydrogen storage
di: Liu, Xiyuan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Liu, Xiyuan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Discovering an interpretable mathematical expression for a full wind-turbine wake with artificial intelligence enhanced symbolic regression
di: Wang, Ding, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Ding, et al.
Pubblicazione: (2024)
Predicting soccer matches with complex networks and machine learning
di: Baratela, Eduardo Alves, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Baratela, Eduardo Alves, et al.
Pubblicazione: (2024)
A machine learning approach to predict university enrolment choices through students' high school background in Italy
di: Priulla, Andrea, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Priulla, Andrea, et al.
Pubblicazione: (2024)
Active learning for structural reliability analysis with multiple limit state functions through variance-enhanced PC-Kriging surrogate models
di: A., J. Moran, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: A., J. Moran, et al.
Pubblicazione: (2023)
Applying interpretable machine learning to assess intraspecific trait divergence under landscape‐scale population differentiation
di: Sambadi Majumder, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sambadi Majumder, et al.
Pubblicazione: (2025)
A novel nonconvex, smooth-at-origin penalty for statistical learning
di: John, Majnu, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: John, Majnu, et al.
Pubblicazione: (2022)
Is your data alignable? Principled and interpretable alignability testing and integration of single-cell data
di: Ma, Rong, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Ma, Rong, et al.
Pubblicazione: (2023)
Global Ease of Living Index: a machine learning framework for longitudinal analysis of major economies
di: Panat, Tanay, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Panat, Tanay, et al.
Pubblicazione: (2025)
An unsupervised learning approach to evaluate questionnaire data -- what one can learn from violations of measurement invariance
di: Hahn-Klimroth, Max, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Hahn-Klimroth, Max, et al.
Pubblicazione: (2023)
The added value for MRI radiomics and deep-learning for glioblastoma prognostication compared to clinical and molecular information
di: Abler, D., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Abler, D., et al.
Pubblicazione: (2025)
Meta-models for transfer learning in source localisation
di: Bull, Lawrence A., et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Bull, Lawrence A., et al.
Pubblicazione: (2023)
Documenti analoghi
-
Group-Aware Matrix Estimation and Latent Subspace Recovery
di: Golubovic, Hamza, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Unsupervised Machine Learning for Scientific Discovery: Workflow and Best Practices
di: Chang, Andersen, et al.
Pubblicazione: (2025) -
LOCO Feature Importance Inference without Data Splitting via Minipatch Ensembles
di: Gan, Luqin, et al.
Pubblicazione: (2022) -
Modern approaches to building interpretable models of the property market using machine learning on the base of mass cadastral valuation
di: Tanashkin, Alexey S., et al.
Pubblicazione: (2025) -
Modelling higher education dropouts using sparse and interpretable post-clustering logistic regression
di: Nigri, Andrea, et al.
Pubblicazione: (2025)