Explainable K-Nearest Neighbors (XKNN)
मानक KNN पहले से ही सबसे पारदर्शी सीखने वाले एल्गोरिदम में से एक है: यह निकटतम प्रशिक्षण उदाहरणों के बहुमत वोट द्वारा भविष्यवाणी करता है, इसलिए आप उपयोगकर्ता को ठीक-ठीक दिखा सकते हैं कि किन मामलों ने उत्तर को प्रभावित किया। Explainable KNN इस अंतर्ज्ञान को प्रत्येक पड़ोसी के प्रभाव को परिमाणित करके, व्यक्तिगत विशेषताओं को योगदान स्कोर निर्दिष्ट करके, और प्रति-तथ्यात्मक पड़ोसियों को प्रस्तुत करके औपचारिक बनाता है — निकटतम उदाहरण जो भविष्यवाणी को पलट देंगे। यह मॉडल के अंतर्निहित केस-आधारित तर्क को स्पष्ट, मानव-पठनीय औचित्य में बदल देता है, बिना मूल एल्गोरिथम को अस्पष्ट किए।
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स्रोत
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Explainable K-Nearest Neighbors (XKNN). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/explainable-k-nearest-neighbors
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