Gaussian Process Spiegabile
Un Gaussian Process Spiegabile (XAI-GP) combina le predizioni probabilistiche e consapevoli dell'incertezza di un modello Gaussian Process con strumenti sistematici di interpretabilità — come valori SHAP, decomposizione del kernel o analisi di sensibilità — in modo che ogni predizione sia accompagnata sia da un intervallo di confidenza calibrato sia da una spiegazione verificabile di quali input l'abbiano determinata.
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Fonti
- Rasmussen, C. E., & Williams, C. K. I. (2006). Gaussian Processes for Machine Learning. MIT Press. ISBN: 978-0-262-18253-9
- Lundberg, S. M., & Lee, S.-I. (2017). A unified approach to interpreting model predictions. Advances in Neural Information Processing Systems, 30. link ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Gaussian Process Regression and Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/it/machine-learning/explainable-gaussian-process
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