Explainable Support Vector Machine
Explainable SVM एक प्रशिक्षित सपोर्ट वेक्टर मशीन को पोस्ट-हॉक व्याख्यात्मकता परत के साथ जोड़ता है — सामान्यतः SHAP या LIME — व्यक्तिगत भविष्यवाणियों के लिए फ़ीचर-स्तरीय स्पष्टीकरण और वैश्विक महत्व रैंकिंग उत्पन्न करने के लिए। यह उच्च-दांव वाले डोमेन जैसे चिकित्सा, वित्त और कानून में पारदर्शिता आवश्यकताओं को पूरा करते हुए SVM की विभेदक शक्ति को बनाए रखता 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 ↗
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Support Vector Machine (XAI-augmented SVM). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/explainable-support-vector-machine
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