K-Tetangga Terdekat yang Dapat Dijelaskan
K-Tetangga Terdekat yang Dapat Dijelaskan (XKNN) memperkaya pengklasifikasi atau regressor KNN klasik dengan mekanisme penjelasan pasca-hoc atau bawaan yang terstruktur, mengungkap tetangga mana yang diambil, fitur mana, dan kontribusi jarak mana yang mendorong setiap prediksi individu — menjadikan penalaran model transparan dan dapat diaudit oleh pengambil keputusan manusia.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- 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 ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable K-Nearest Neighbors (XKNN). ScholarGate. https://scholargate.app/id/machine-learning/explainable-k-nearest-neighbors
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Pohon KeputusanPembelajaran Mesin↔ compare
- LIME: Penjelasan Model-Agnostik yang Dapat Diinterpretasikan Secara LokalPembelajaran Mesin↔ compare
- Naive BayesPembelajaran Mesin↔ compare
- Random ForestPembelajaran Mesin↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →