পদ্ধতির প্রমাণ রেকর্ড
Explainable Support Vector Machine
Explainable SVM combines a trained Support Vector Machine with a post-hoc interpretability layer — typically SHAP or LIME — to produce feature-level explanations for individual predictions and global importance rankings. It retains the discriminative power of SVM while meeting transparency requirements in high-stakes domains such as medicine, finance, and law.
উৎস রেকর্ড
পদ্ধতির উৎস রেকর্ড থেকে উদ্ধৃতিগুলি হুবহু অনুলিপি করা হয়েছে। এগুলি থেকে কোনও দাবি-স্তরের যাচাইকরণ অনুমান করা হয় না।
Explainable Support Vector Machine (XAI-augmented SVM)
শ্রেণীবদ্ধ পদ্ধতির রেকর্ড · ml-model / machine-learning
- Lundberg, S. M., & Lee, S. I. (2017). A unified approach to interpreting model predictions. Advances in Neural Information Processing Systems, 30, 4765–4774. · URL
- Ribeiro, M. T., Singh, S., & Guestrin, C. (2016). 'Why should I trust you?': Explaining the predictions of any classifier. Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 1135–1144. · DOI 10.1145/2939672.2939778
কিউরেটেড দাবি
প্রমাণ লেজারে দাবিগুলি সংরক্ষিত আছে, প্রতিটির নিজস্ব মূল্যায়ন সহ।
এখনও কোনও কিউরেটেড দাবি নেই
প্রমাণ লেজারে কিছু না থাকলে এই ভিউ কোনও দাবি মূল্যায়ন তৈরি করে না।
সম্পর্কিত পদ্ধতি
পদ্ধতি গ্রাফ থেকে তৈরি এবং মেশিন-প্রস্তাবিত সম্পর্ক হিসাবে দেখানো হয়েছে — কোনও প্রমাণ দাবি অনুমান করা হয় না।