A Causal Argumentation Method for Explainability of Machine Learning Models
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Salgado, Henry, Kendall, Meagan R., Ceberio, Martine |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2026
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Causal Discovery for Explainable AI: A Dual-Encoding Approach
di: Salgado, Henry, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Salgado, Henry, et al.
Pubblicazione: (2026)
Does the Model Say What the Data Says? A Simple Heuristic for Model Data Alignment
di: Salgado, Henry, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Salgado, Henry, et al.
Pubblicazione: (2025)
LLMs in Qualitative Research: Opportunities, Limitations, and Practical Considerations
di: Salgado, Henry, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Salgado, Henry, et al.
Pubblicazione: (2026)
Argumentative Causal Discovery
di: Russo, Fabrizio, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Russo, Fabrizio, et al.
Pubblicazione: (2024)
Argumentation for Explainable Workforce Optimisation (with Appendix)
di: Leigh, Jennifer, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Leigh, Jennifer, et al.
Pubblicazione: (2025)
Time to Stop and Think: What kind of research do we want to do?
di: Ceberio, Josu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ceberio, Josu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Argumentation and Machine Learning
di: Rago, Antonio, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Rago, Antonio, et al.
Pubblicazione: (2024)
Argumentation-Based Explainability for Legal AI: Comparative and Regulatory Perspectives
di: Prajescu, Andrada Iulia, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Prajescu, Andrada Iulia, et al.
Pubblicazione: (2025)
Causal Discovery as Dialectical Aggregation: A Quantitative Argumentation Framework
di: Wei, Sheng, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wei, Sheng, et al.
Pubblicazione: (2026)
Argumentation for Explainable and Globally Contestable Decision Support with LLMs
di: Dejl, Adam, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Dejl, Adam, et al.
Pubblicazione: (2026)
Argumentative Large Language Models for Explainable and Contestable Claim Verification
di: Freedman, Gabriel, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Freedman, Gabriel, et al.
Pubblicazione: (2024)
Leveraging Large Language Models for Causal Discovery: a Constraint-based, Argumentation-driven Approach
di: Li, Zihao, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Zihao, et al.
Pubblicazione: (2026)
Explainability of Machine Learning Models under Missing Data
di: Vo, Tuan L., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Vo, Tuan L., et al.
Pubblicazione: (2024)
ARGORA: Orchestrated Argumentation for Causally Grounded LLM Reasoning and Decision Making
di: Jin, Youngjin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Jin, Youngjin, et al.
Pubblicazione: (2026)
Interpretable and Explainable Machine Learning Methods for Predictive Process Monitoring: A Systematic Literature Review
di: Mehdiyev, Nijat, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Mehdiyev, Nijat, et al.
Pubblicazione: (2023)
Causal State Distillation for Explainable Reinforcement Learning
di: Lu, Wenhao, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Lu, Wenhao, et al.
Pubblicazione: (2023)
PHAX: A Structured Argumentation Framework for User-Centered Explainable AI in Public Health and Biomedical Sciences
di: İlgen, Bahar, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: İlgen, Bahar, et al.
Pubblicazione: (2025)
Craftium: Bridging Flexibility and Efficiency for Rich 3D Single- and Multi-Agent Environments
di: Malagón, Mikel, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Malagón, Mikel, et al.
Pubblicazione: (2024)
Integrating Temporality and Causality into Acyclic Argumentation Frameworks using a Transition System
di: Munro, Y., et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Munro, Y., et al.
Pubblicazione: (2023)
Evaluating Uncertainty Quantification Methods in Argumentative Large Language Models
di: Zhou, Kevin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhou, Kevin, et al.
Pubblicazione: (2025)
RATE: Causal Explainability of Reward Models with Imperfect Counterfactuals
di: Reber, David, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Reber, David, et al.
Pubblicazione: (2024)
Exploring Machine Learning, Deep Learning, and Explainable AI Methods for Seasonal Precipitation Prediction in South America
di: Domingos, Matheus Corrêa, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Domingos, Matheus Corrêa, et al.
Pubblicazione: (2025)
Facets in Argumentation: A Formal Approach to Argument Significance
di: Fichte, Johannes, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fichte, Johannes, et al.
Pubblicazione: (2025)
ArgRAG: Explainable Retrieval Augmented Generation using Quantitative Bipolar Argumentation
di: Zhu, Yuqicheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhu, Yuqicheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Neurosymbolic Learning for Inference-Time Argumentation
di: Freedman, Gabriel, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Freedman, Gabriel, et al.
Pubblicazione: (2026)
On the Relationship Between Interpretability and Explainability in Machine Learning
di: Leblanc, Benjamin, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Leblanc, Benjamin, et al.
Pubblicazione: (2023)
Investigating the Duality of Interpretability and Explainability in Machine Learning
di: Garouani, Moncef, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Garouani, Moncef, et al.
Pubblicazione: (2025)
Explainable Machine Learning for ICU Readmission Prediction
di: de Sá, Alex G. C., et al.
Pubblicazione: (2023)
di: de Sá, Alex G. C., et al.
Pubblicazione: (2023)
Modeling Endogenous Logic: Causal Neuro-Symbolic Reasoning Model for Explainable Multi-Behavior Recommendation
di: Chen, Yuzhe, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chen, Yuzhe, et al.
Pubblicazione: (2026)
Limited Generalizability in Argument Mining: State-Of-The-Art Models Learn Datasets, Not Arguments
di: Feger, Marc, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Feger, Marc, et al.
Pubblicazione: (2025)
Enhancing Explainability of Knowledge Learning Paths: Causal Knowledge Networks
di: Wei, Yuang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wei, Yuang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Hierarchical Causal Abduction: A Foundation Framework for Explainable Model Predictive Control
di: Naagarajan, Ramesh Arvind, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Naagarajan, Ramesh Arvind, et al.
Pubblicazione: (2026)
The Disagreement Problem in Explainable Machine Learning: A Practitioner's Perspective
di: Krishna, Satyapriya, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Krishna, Satyapriya, et al.
Pubblicazione: (2022)
Analyzing the Impact of Adversarial Examples on Explainable Machine Learning
di: Devabhakthini, Prathyusha, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Devabhakthini, Prathyusha, et al.
Pubblicazione: (2023)
A Survey of Explainable Reinforcement Learning: Targets, Methods and Needs
di: Saulières, Léo
Pubblicazione: (2025)
di: Saulières, Léo
Pubblicazione: (2025)
Causality-Based Scores Alignment in Explainable Data Management
di: Azua, Felipe, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Azua, Felipe, et al.
Pubblicazione: (2025)
Explainable e-sports win prediction through Machine Learning classification in streaming
di: García-Méndez, Silvia, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: García-Méndez, Silvia, et al.
Pubblicazione: (2025)
Adaptive Collaboration of Arena-Based Argumentative LLMs for Explainable and Contestable Legal Reasoning
di: Cao, Hoang-Loc, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Cao, Hoang-Loc, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Comprehensive Perspective on Explainable AI across the Machine Learning Workflow
di: Paterakis, George, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Paterakis, George, et al.
Pubblicazione: (2025)
Combining Abstract Argumentation and Machine Learning for Efficiently Analyzing Low-Level Process Event Streams
di: Fazzinga, Bettina, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fazzinga, Bettina, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Causal Discovery for Explainable AI: A Dual-Encoding Approach
di: Salgado, Henry, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Does the Model Say What the Data Says? A Simple Heuristic for Model Data Alignment
di: Salgado, Henry, et al.
Pubblicazione: (2025) -
LLMs in Qualitative Research: Opportunities, Limitations, and Practical Considerations
di: Salgado, Henry, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Argumentative Causal Discovery
di: Russo, Fabrizio, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Argumentation for Explainable Workforce Optimisation (with Appendix)
di: Leigh, Jennifer, et al.
Pubblicazione: (2025)