Erklärbares K-Nächstes-Nachbarn-Verfahren
Erklärbares K-Nächstes-Nachbarn-Verfahren (XKNN) erweitert den klassischen KNN-Klassifikator oder -Regressor um strukturierte Post-hoc- oder integrierte Erklärungsmechanismen, die aufzeigen, welche abgerufenen Nachbarn, welche Merkmale und welche Distanzbeiträge jede einzelne Vorhersage bestimmen – wodurch die Modelllogik für menschliche Entscheidungsträger transparent und überprüfbar wird.
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Quellen
- Cover, T. & Hart, P. (1967). Nearest neighbor pattern classification. IEEE Transactions on Information Theory, 13(1), 21–27. DOI: 10.1109/TIT.1967.1053964 ↗
- Papernot, N. & McDaniel, P. (2018). Deep k-Nearest Neighbors: Towards Confident, Interpretable and Robust Deep Learning. arXiv preprint arXiv:1803.04765. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Explainable K-Nearest Neighbors (XKNN). ScholarGate. https://scholargate.app/de/machine-learning/explainable-k-nearest-neighbors
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