Erklärbarer Zufallswald
Erklärbarer Zufallswald (XRF) kombiniert die prädiktive Kraft von Breimans Zufallswald-Ensemble mit systematischen Post-hoc-Attributionsmethoden – hauptsächlich SHAP-Werten und der mittleren Verringerung der Unreinheit (Mean-Decrease-in-Impurity) – um Modellentscheidungen transparent und überprüfbar zu machen. Er liefert sowohl hohe Genauigkeit als auch menschenlesbare Merkmalsbeiträge und erfüllt damit die Anforderungen von Regulierungsbehörden, Fachexperten und akademischen Gutachtern gleichermaßen.
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Quellen
- Lundberg, S. M., & Lee, S.-I. (2017). A unified approach to interpreting model predictions. Advances in Neural Information Processing Systems, 30, 4765–4774. link ↗
- Breiman, L. (2001). Random Forests. Machine Learning, 45, 5–32. DOI: 10.1023/A:1010933404324 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Random Forest (Interpretable Ensemble with Feature Attribution). ScholarGate. https://scholargate.app/de/machine-learning/explainable-random-forest
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