व्याख्या योग्य आइसोलेशन फ़ॉरेस्ट
व्याख्या योग्य आइसोलेशन फ़ॉरेस्ट विसंगति का पता लगाने वाले एल्गोरिथम आइसोलेशन फ़ॉरेस्ट को पोस्ट-हॉक व्याख्यात्मकता उपकरणों - सबसे आम तौर पर SHAP (SHapley Additive exPlanations) - के साथ जोड़ता है, ताकि न केवल विसंगत अवलोकनों को फ़्लैग किया जा सके, बल्कि यह भी पता लगाया जा सके कि कौन सी विशेषताएँ प्रत्येक विसंगति स्कोर को संचालित करती हैं। यह अनसुपरवाइज्ड विसंगति का पता लगाने को विनियमित और उच्च-दांव वाले डोमेन की व्याख्यात्मकता की मांगों के साथ जोड़ता है।
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स्रोत
- Lundberg, S. M., & Lee, S.-I. (2017). A unified approach to interpreting model predictions. Advances in Neural Information Processing Systems, 30, 4765–4774. link ↗
- Liu, F. T., Ting, K. M., & Zhou, Z.-H. (2008). Isolation forest. In Proceedings of the 8th IEEE International Conference on Data Mining (ICDM 2008), pp. 413–422. IEEE. DOI: 10.1109/ICDM.2008.17 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Isolation Forest (Isolation Forest with SHAP-based Interpretability). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/explainable-isolation-forest
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