Erklärbare Extra Trees
Erklärbare Extra Trees kombiniert den Ensemble-Algorithmus Extremely Randomized Trees (Extra Trees) mit Post-hoc-Erklärbarkeitsmethoden – am häufigsten SHAP-Werte –, um sowohl starke Vorhersageleistung als auch transparente Erklärungen auf Feature-Ebene zu liefern. Es erweitert den klassischen Extra Trees-Klassifikator oder -Regressor, sodass jede Vorhersage in einzelne Feature-Beiträge zerlegt werden kann, was den Anforderungen an die Rechenschaftspflicht in angewandten und regulierten Bereichen genügt.
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Quellen
- Geurts, P., Ernst, D., & Wehenkel, L. (2006). Extremely randomized trees. Machine Learning, 63(1), 3–42. DOI: 10.1007/s10994-006-6226-1 ↗
- Lundberg, S. M., & Lee, S.-I. (2017). A unified approach to interpreting model predictions. Advances in Neural Information Processing Systems, 30. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Extremely Randomized Trees (Extra Trees with Post-Hoc Interpretability). ScholarGate. https://scholargate.app/de/machine-learning/explainable-extra-trees
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- Random ForestMaschinelles Lernen↔ compare
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