神经网络特征评估中的不一致问题探究

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近年来，神经网络展示出了从原始数据中识别复杂模式和关系的卓越能力。然而，理解这些黑盒模型的内部机制仍具挑战性，但对于高风险决策至关重要。我们的研究通过调查解释的基本和分布行为来解决这种困惑。此外，通过全面的模拟研究，我们展示了常见缩放和编码技术对解释质量的影响，评估它们在不同效应大小中的功效，并展示了基于排序的评估指标的不一致性的来源。

神经网络展示出了识别复杂模式和关系的能力。研究通过调查解释的基本和分布行为来解决这种困惑，并评估了缩放和编码技术对解释质量的影响。