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Revealing the Sources of Uncertainty: The Contribution of Features to Predictive Interval Compliance
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内容提要
本研究提出了一种新方法，解决了可解释人工智能框架中对预测不确定性忽视的问题。通过使用比例Shapley值，将预测不确定性归因于输入特征，从而提升高风险机器学习应用的理解与沟通效果。
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关键要点
- 本研究提出了一种新方法，解决了可解释人工智能框架中对预测不确定性忽视的问题。
- 该方法基于符合预测的模型无关不确定性归因。
- 通过将符合预测区间特性作为价值函数，系统地将预测不确定性归因于输入特征。
- 采用比例Shapley值进行分配，以提高高风险机器学习应用中不确定性的理解和沟通效果。
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