Buchumschlag

Statistical Inference for Explainable Boosting Machines

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Fang, Haimo, Tan, Kevin, Pipping-Gamon, Jonathan, Hooker, Giles
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Statistical Inference for Gradient Boosting Regression
von: Fang, Haimo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Beyond Expected Goals: A Probabilistic Framework for Shot Occurrences in Soccer
von: Pipping-Gamón, Jonathan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Accelerated Inference for Partially Observed Markov Processes using Automatic Differentiation
von: Tan, Kevin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Statistical Significance of Feature Importance Rankings
von: Goldwasser, Jeremy, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Kicking for Goal or Touch? An Expected Points Framework for Penalty Decisions in Rugby Union
von: Watts, Kenny, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Stabilizing Estimates of Shapley Values with Control Variates
von: Goldwasser, Jeremy, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Targeted Learning for Data Fairness
von: Asemota, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Estimating Implicit Regularization in Deep Learning
von: Rudoler, Joseph H., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Why You Should Not Trust Interpretations in Machine Learning: Adversarial Attacks on Partial Dependence Plots
von: Xin, Xi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Longitudinal Counterfactuals: Constraints and Opportunities
von: Asemota, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Targeted Maximum Likelihood Estimation for Integral Projection Models in Population Ecology
von: Zhou, Yunzhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Extreme-Path Benchmarks for Sequential Probability Forecasts
von: Pipping-Gamón, Jonathan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Unifying Image Counterfactuals and Feature Attributions with Latent-Space Adversarial Attacks
von: Goldwasser, Jeremy, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Targeted Learning for Variable Importance
von: Wang, Xiaohan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Rethinking Explainable Machine Learning as Applied Statistics
von: Bordt, Sebastian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Statistical Inference under Adaptive Sampling with LinUCB
von: Fan, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Pushing the Boundaries of Interpretability: Incremental Enhancements to the Explainable Boosting Machine
von: Liyanage, Isara, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Unified Server Quality Metric for Tennis
von: Li, Aiwen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Explainable Boosting Machine for Predicting Claim Severity and Frequency in Car Insurance
von: Krùpovà, Markéta, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Efficient and Interpretable Traffic Destination Prediction using Explainable Boosting Machines
von: Yousif, Yasin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

xplainfi: Feature Importance and Statistical Inference for Machine Learning in R
von: Burk, Lukas, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Statistical Inference for Clustering-based Anomaly Detection
von: Phu, Nguyen Thi Minh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Improving Credit Card Fraud Detection with an Optimized Explainable Boosting Machine
von: Fazel, Reza E., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Likelihood-Free Frequentist Inference: Bridging Classical Statistics and Machine Learning for Reliable Simulator-Based Inference
von: Dalmasso, Niccolò, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Statistical Inference for Sequential Feature Selection after Domain Adaptation
von: Loc, Duong Tan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Logic-Guided Multistage Inference for Explainable Multidefendant Judgment Prediction
von: Zhang, Xu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

DimVis: Interpreting Visual Clusters in Dimensionality Reduction With Explainable Boosting Machine
von: Salmanian, Parisa, et al.
Veröffentlicht: (2024)

EngageTriBoost: Predictive Modeling of User Engagement in Digital Mental Health Intervention Using Explainable Machine Learning
von: Cho, Ha Na, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Statistical Inference for Feature Selection after Optimal Transport-based Domain Adaptation
von: Loi, Nguyen Thang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Machine Learning Assisted Adjustment Boosts Efficiency of Exact Inference in Randomized Controlled Trials
von: Yu, Han, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Valid Inference for Machine Learning Model Parameters
von: Dey, Neil, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Statistical Inference for Responsiveness Verification
von: Cheon, Seung Hyun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Active Statistical Inference
von: Zrnic, Tijana, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Knowledge-Guided Machine Learning: Illustrating the use of Explainable Boosting Machines to Identify Overshooting Tops in Satellite Imagery
von: Mitchell, Nathan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Outlier Detection in Plantar Pressure: Human-Centered Comparison of Statistical Parametric Mapping and Explainable Machine Learning
von: Dindorf, Carlo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning U-Statistics with Active Inference
von: Wang, Xiaoning, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Statistical Inference for Generative Model Comparison
von: Gao, Zijun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Robust Sampling for Active Statistical Inference
von: Li, Puheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Opponent-Adjusted Evaluation of NFL Pass Blocking and Pass Rushing Performance
von: Pipping-Gamón, Jonathan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Statistical Inference for Fuzzy Clustering
von: Wu, Qiuyi, et al.
Veröffentlicht: (2026)