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高准确率。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。研究结果表明,通过GAN增强原始数据集是生成可靠合成数据的最佳方法,特别在定量数据集上表现最好。
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