Metodin todisteiden tietue
Explainable Support Vector Machine
Explainable SVM combines a trained Support Vector Machine with a post-hoc interpretability layer — typically SHAP or LIME — to produce feature-level explanations for individual predictions and global importance rankings. It retains the discriminative power of SVM while meeting transparency requirements in high-stakes domains such as medicine, finance, and law.
Lähdetietue
Sitaatit kopioitu sanatarkasti metodin lähdetietueesta. Niistä ei päätellä väitteiden tasoista varmennusta.
Explainable Support Vector Machine (XAI-augmented SVM)
Taksonominen metoditietue · ml-model / machine-learning
- Lundberg, S. M., & Lee, S. I. (2017). A unified approach to interpreting model predictions. Advances in Neural Information Processing Systems, 30, 4765–4774. · URL
- Ribeiro, M. T., Singh, S., & Guestrin, C. (2016). 'Why should I trust you?': Explaining the predictions of any classifier. Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 1135–1144. · DOI 10.1145/2939672.2939778
Kuratoituja väitteitä
Väitteet tallennettu todistusaineiston pääkirjaan, jokaisella oma arviointinsa.
Ei vielä kuratoituja väitteitä
Tämä näkymä ei keksi väitteen arviointia, jos pääkirjassa ei ole sitä.
Liittyvät metodit
Luotu metodigraafista ja näytetään koneen ehdottamina suhteina – väitteitä ei päätellä.