Feature Importance Depends on Data Properties: Choosing the Right Explanations for Data and Decision Tree-Based Models

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内容提要

本研究评估了机器学习模型解释方法的特征重要性估计质量,发现这些估计对数据属性敏感,并在不同情境下存在显著差异,为选择合适的解释方法提供了重要见解。

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