:: Library Catalog

Buchumschlag

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Sun, Yiyang, Huang, Haiyang, Parikh, Gaurav Rajesh, Rudin, Cynthia
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	https://arxiv.org/abs/2604.00485
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Leo Breiman, the Rashomon Effect, and the Occam Dilemma
von: Rudin, Cynthia
Veröffentlicht: (2025)

Doctor Rashomon and the UNIVERSE of Madness: Variable Importance with Unobserved Confounding and the Rashomon Effect
von: Donnelly, Jon, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Navigating the Effect of Parametrization for Dimensionality Reduction
von: Huang, Haiyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Dimension Reduction with Locally Adjusted Graphs
von: Wang, Yingfan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Resolving Predictive Multiplicity for the Rashomon Set
von: Haghighat, Parian, et al.
Veröffentlicht: (2026)

From Rashomon Theory to PRAXIS: Efficient Decision Tree Rashomon Sets
von: Heile, Zakk, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Data Fusion for Partial Identification of Causal Effects
von: Lanners, Quinn, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Improving Decision Sparsity
von: Sun, Yiyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

The Rashomon Importance Distribution: Getting RID of Unstable, Single Model-based Variable Importance
von: Donnelly, Jon, et al.
Veröffentlicht: (2023)

REALITrees: Rashomon Ensemble Active Learning for Interpretable Trees
von: Nguyen, Simon D., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Interpretable Causal Inference for Analyzing Wearable, Sensor, and Distributional Data
von: Katta, Srikar, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Why are there many equally good models? An Anatomy of the Rashomon Effect
von: Parikh, Harsh
Veröffentlicht: (2026)

Rashomon Sets for Prototypical-Part Networks: Editing Interpretable Models in Real-Time
von: Donnelly, Jon, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Sparse and Faithful Explanations Without Sparse Models
von: Sun, Yiyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Double Machine Learning Approach to Combining Experimental and Observational Data
von: Parikh, Harsh, et al.
Veröffentlicht: (2023)

"What is Different Between These Datasets?" A Framework for Explaining Data Distribution Shifts
von: Babbar, Varun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Models That Are Interpretable But Not Transparent
von: Zhong, Chudi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FastSurvival: Hidden Computational Blessings in Training Cox Proportional Hazards Models
von: Liu, Jiachang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

It's LIT! Reliability-Optimized LLMs with Inspectable Tools
von: Zhang, Ruixin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Safe and Interpretable Estimation of Optimal Treatment Regimes
von: Parikh, Harsh, et al.
Veröffentlicht: (2023)

OKRidge: Scalable Optimal k-Sparse Ridge Regression
von: Liu, Jiachang, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Optimal Sparse Survival Trees
von: Zhang, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

VAR: Visual Analysis for Rashomon Set of Machine Learning Models' Performance
von: Jin, Yuanzhe
Veröffentlicht: (2025)

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

Data Poisoning Attacks on Off-Policy Policy Evaluation Methods
von: Lobo, Elita, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Translating the Rashomon Effect to Sequential Decision-Making Tasks
von: Gross, Dennis, et al.
Veröffentlicht: (2025)

How Your Location Relates to Health: Variable Importance and Interpretable Machine Learning for Environmental and Sociodemographic Data
von: Maitra, Ishaan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Near Optimal Decision Trees in a SPLIT Second
von: Babbar, Varun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Interpretable Generalized Additive Models for Datasets with Missing Values
von: McTavish, Hayden, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Practical Attribution Guidance for Rashomon Sets
von: Li, Sichao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

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

Trustworthy Feature Importance Avoids Unrestricted Permutations
von: Borgonovo, Emanuele, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Unique Rashomon Sets for Robust Active Learning
von: Nguyen, Simon, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Leveraging Predictive Equivalence in Decision Trees
von: McTavish, Hayden, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Unified Regularization Approach to High-Dimensional Generalized Tensor Bandits
von: Li, Jiannan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Efficient Exploration of the Rashomon Set of Rule Set Models
von: Ciaperoni, Martino, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Revisiting Broken Windows Theory
von: Cui, Ziyao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Rashomon in the Streets: Explanation Ambiguity in Scene Understanding
von: Spieker, Helge, et al.
Veröffentlicht: (2025)

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

NodMAISI: Nodule-Oriented Medical AI for Synthetic Imaging
von: Tushar, Fakrul Islam, et al.
Veröffentlicht: (2025)