व्याख्या योग्य रैंडम फ़ॉरेस्ट
व्याख्या योग्य रैंडम फ़ॉरेस्ट (XRF) ब्रेमैन के रैंडम फ़ॉरेस्ट एन्सेम्बल की पूर्वानुमान शक्ति को व्यवस्थित पोस्ट-हॉक एट्रिब्यूशन विधियों — मुख्य रूप से SHAP मान और मीन-डिक्रीज़-इन-इम्प्योरिटी महत्व — के साथ जोड़ता है ताकि मॉडल के निर्णयों को पारदर्शी और लेखापरीक्षण योग्य बनाया जा सके। यह उच्च सटीकता और मानव-व्याख्या योग्य फ़ीचर योगदान दोनों प्रदान करता है, जो नियामकों, डोमेन विशेषज्ञों और अकादमिक समीक्षकों की मांगों को समान रूप से पूरा करता 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 ↗
- Breiman, L. (2001). Random Forests. Machine Learning, 45, 5–32. DOI: 10.1023/A:1010933404324 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Random Forest (Interpretable Ensemble with Feature Attribution). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/explainable-random-forest
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