机器学习集成的解码：cattleia 辅助决策

该论文介绍了一个整合AutoML、XAI和合成数据生成的系统，提供了优良的用户体验设计。论文介绍了两种新型分类器，逻辑回归森林和支持向量树，提高了模型性能。通过实验，论文证明了该系统在糖尿病数据集和调查数据集上的准确率分别为96%和93%。此外，论文还介绍了基于模型的局部解释器MEDLEY，并评估了其与其他方法的比较。论文还研究了合成数据生成的方法，发现通过GAN增强原始数据集是最佳方法，并通过实验证明了其可靠性。作者还发现GAN在定量数据集上表现最好。