Buchumschlag

Analyzing the Temporal Factors for Anxiety and Depression Symptoms with the Rashomon Perspective

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Cavus, Mustafa, Biecek, Przemysław, Tejada, Julian, Marmolejo-Ramos, Fernando, Faro, Andre
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Applications Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

An Experimental Study on the Rashomon Effect of Balancing Methods in Imbalanced Classification
von: Cavus, Mustafa, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Rashomon perspective for measuring uncertainty in the survival predictive maintenance models
von: Yardimci, Yigitcan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Performance is not enough: the story told by a Rashomon quartet
von: Biecek, Przemyslaw, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Investigating the Impact of Balancing, Filtering, and Complexity on Predictive Multiplicity: A Data-Centric Perspective
von: Cavus, Mustafa, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Beyond the Single-Best Model: Rashomon Partial Dependence Profile for Trustworthy Explanations in AutoML
von: Cavus, Mustafa, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The Role of Hyperparameters in Predictive Multiplicity
von: Cavus, Mustafa, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The Effect of Balancing Methods on Model Behavior in Imbalanced Classification Problems
von: Stando, Adrian, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Rashomon effect in Educational Research: Why More is Better Than One for Measuring the Importance of the Variables?
von: Kuzilek, Jakub, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ggskewboxplots: Enhanced Boxplots for Skewed Data in R
von: Cavus, Mustafa
Veröffentlicht: (2025)

Exploration of the Rashomon Set Assists Trustworthy Explanations for Medical Data
von: Kobylińska, Katarzyna, et al.
Veröffentlicht: (2023)

DRtool: An Interactive Tool for Analyzing High-Dimensional Clusterings
von: Lin, Justin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Analyzing Breast Cancer Survival Disparities by Race and Demographic Location: A Survival Analysis Approach
von: Farha, Ramisa, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Discovering and Analyzing Stochastic Processes to Reduce Waste in Food Retail
von: Kalenkova, Anna, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Graph Sufficiency Perspective for Neural Networks
von: Shen, Cencheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Decomposing Observational Multiplicity in Decision Trees: Leaf and Structural Regret
von: Cavus, Mustafa
Veröffentlicht: (2026)

Mitigating the Multiplicity Burden: The Role of Calibration in Reducing Predictive Multiplicity of Classifiers
von: Cavus, Mustafa
Veröffentlicht: (2026)

Predictive Multiplicity in Survival Models: A Method for Quantifying Model Uncertainty in Predictive Maintenance Applications
von: Cavus, Mustafa
Veröffentlicht: (2025)

Analyses and Concerns in Precision Medicine: A Statistical Perspective
von: Chen, Xiaofei
Veröffentlicht: (2024)

Evaluating Weather Forecasts from a Decision Maker's Perspective
von: Raeth, Kornelius, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Feature Selection for Latent Factor Models
von: Kansabanik, Rittwika, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Assessing and Predicting Air Pollution in Asia: A Regional and Temporal Study (2018-2023)
von: Rahman, Anika, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Signature Kernel Scoring Rule: A Spatio-Temporal Diagnostic for Probabilistic Weather Forecasting
von: Dodson, Archer, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A State-Space Perspective on Modelling and Inference for Online Skill Rating
von: Duffield, Samuel, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Dynamic Attention (DynAttn): Interpretable High-Dimensional Spatio-Temporal Forecasting (with Application to Conflict Fatalities)
von: Iacus, Stefano M., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Long-Term Spatio-Temporal Forecasting of Monthly Rainfall in West Bengal Using Ensemble Learning Approaches
von: Adhikary, Jishu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Novel Framework for Analyzing Structural Transformation in Data-Constrained Economies Using Bayesian Modeling and Machine Learning
von: Katende, Ronald
Veröffentlicht: (2024)

DeepMIDE: A Multi-Output Spatio-Temporal Method for Ultra-Scale Offshore Wind Energy Forecasting
von: Ye, Feng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Efficacy of Temporal Fusion Transformers for Runoff Simulation
von: Koya, Sinan Rasiya, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bayesian Networks and Machine Learning for COVID-19 Severity Explanation and Demographic Symptom Classification
von: Ajayi, Oluwaseun T., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Factor Analysis with Correlated Topic Model for Multi-Modal Data
von: Łazęcka, Małgorzata, et al.
Veröffentlicht: (2025)

BuildSTG: A Multi-building Energy Load Forecasting Method using Spatio-Temporal Graph Neural Network
von: Liu, Yongzheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FSRF: Factorization-guided Semantic Recovery for Incomplete Multimodal Sentiment Analysis
von: Liu, Ziyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

An Empirical Study: Extensive Deep Temporal Point Process
von: Lin, Haitao, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Interpretable machine learning for time-to-event prediction in medicine and healthcare
von: Baniecki, Hubert, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Identifying Factors to Help Improve Existing Decomposition-Based PMI Estimation Methods
von: Nau, Anna-Maria, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On the Relation Between Autoencoders and Non-negative Matrix Factorization, and Their Application for Mutational Signature Extraction
von: Egendal, Ida, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Integrating Project Spatial Coordinates into Pavement Management Prioritization
von: Hanandeh, Shadi, et al.
Veröffentlicht: (2018)

Supervised Coupled Matrix-Tensor Factorization (SCMTF) for Computational Phenotyping of Patient Reported Outcomes in Ulcerative Colitis
von: Minoccheri, Cristian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Temporal cross-validation impacts multivariate time series subsequence anomaly detection evaluation
von: Hespeler, Steven C., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Model Science: getting serious about verification, explanation and control of AI systems
von: Biecek, Przemyslaw, et al.
Veröffentlicht: (2025)