Erklärbarer Gauß-Prozess
Ein erklärbarer Gauß-Prozess (XAI-GP) kombiniert die probabilistischen, unsicherheitsbewussten Vorhersagen eines Gauß-Prozess-Modells mit systematischen Interpretierbarkeitswerkzeugen – wie SHAP-Werten, Kernel-Zerlegung oder Sensitivitätsanalyse –, sodass jede Vorhersage sowohl ein kalibriertes Konfidenzintervall als auch eine nachvollziehbare Erklärung dafür erhält, welche Eingaben sie angetrieben haben.
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Quellen
- Rasmussen, C. E., & Williams, C. K. I. (2006). Gaussian Processes for Machine Learning. MIT Press. ISBN: 978-0-262-18253-9
- 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 Gaussian Process Regression and Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/de/machine-learning/explainable-gaussian-process
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