K-نزدیکترین همسایه قابلتوضیح (XKNN)
K-نزدیکترین همسایه قابلتوضیح (XKNN) طبقهبندیکننده یا رگرسور کلاسیک KNN را با مکانیزمهای توضیحی ساختاریافته پس از وقوع (post-hoc) یا داخلی (built-in) تکمیل میکند و مشخص میسازد که کدام همسایگان بازیابیشده، کدام ویژگیها و کدام سهمهای فاصله باعث هر پیشبینی انفرادی میشوند — و بدین ترتیب استدلال مدل را برای تصمیمگیرندگان انسانی شفاف و قابل حسابرسی میسازد.
مطالعهٔ کامل روش
برای خواندن این بخش با حساب رایگان وارد شوید.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
منابع
- 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 ↗
نحوهٔ استناد به این صفحه
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable K-Nearest Neighbors (XKNN). ScholarGate. https://scholargate.app/fa/machine-learning/explainable-k-nearest-neighbors
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- درخت تصمیمیادگیری ماشین↔ compare
- LIME: توضیحات قابل تفسیر محلی و مستقل از مدلیادگیری ماشین↔ compare
- بییز ساده (Naive Bayes)یادگیری ماشین↔ compare
- جنگل تصادفییادگیری ماشین↔ compare
ارجاعشده در
در این صفحه مشکلی دیدید؟ گزارش دهید یا اصلاحی پیشنهاد کنید →