Foresta Casuale Spiegabile
La Foresta Casuale Spiegabile (XRF) combina la potenza predittiva dell'ensemble di Foreste Casuali di Breiman con metodi sistematici di attribuzione post-hoc — principalmente valori SHAP e importanza media di diminuzione dell'impurità — per rendere le decisioni del modello trasparenti e verificabili. Fornisce sia alta accuratezza sia contributi delle feature interpretabili dall'uomo, soddisfacendo le richieste di regolatori, esperti di dominio e revisori accademici.
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Fonti
- 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 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Random Forest (Interpretable Ensemble with Feature Attribution). ScholarGate. https://scholargate.app/it/machine-learning/explainable-random-forest
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