Leveraging the hierarchical symmetric 2-Additive Choquet Integral: Enhancing explainability and parallelizability in predictive models

Author:

Huang Jih-JengORCID,Chen Chin-Yi

Publisher

Elsevier BV

Reference49 articles.

1. L. Gianfagna, A. Di Cecco, Intrinsic Explainable Models, in: L. Gianfagna, A. Di Cecco (Eds.), Explainable AI with Python, Springer International Publishing, Cham, 2021: pp. 47–80. https://doi.org/10.1007/978-3-030-68640-6_3.

2. Explaining Deep Learning Models;Gianfagna,2021

3. R. Marcinkevičs, J.E. Vogt, Interpretability and Explainability: A Machine Learning Zoo Mini-tour, (2023). https://doi.org/10.48550/arXiv.2012.01805.

4. Stop explaining black box machine learning models for high stakes decisions and use interpretable models instead;Rudin;Nat Mach Intell,2019

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