Votación Explicable en Conjunto
Un Votación Explicable en Conjunto (Explainable Voting Ensemble) combina predicciones de múltiples modelos base diversos mediante voto por mayoría (votación dura o hard voting) o probabilidades promediadas (votación blanda o soft voting), y luego aplica técnicas XAI (Explainable Artificial Intelligence) post-hoc o ante-hoc — como valores SHAP, LIME o importancia por permutación — para producir explicaciones a nivel de características para las decisiones del modelo combinado. El objetivo es retener las ganancias de precisión de la agregación en conjunto, al tiempo que se cumplen los requisitos de interpretabilidad en aplicaciones de alto riesgo o reguladas.
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Fuentes
- Lundberg, S. M., & Lee, S.-I. (2017). A unified approach to interpreting model predictions. Advances in Neural Information Processing Systems, 30, 4765–4774. link ↗
- Rokach, L. (2010). Ensemble-based classifiers. Artificial Intelligence Review, 33(1–2), 1–39. DOI: 10.1007/s10462-009-9124-7 ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Voting Ensemble (XAI-Augmented Voting Classifier/Regressor). ScholarGate. https://scholargate.app/es/machine-learning/explainable-voting-ensemble
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