Stacking Spiegabile
Lo Stacking Spiegabile (Explainable Stacking Ensemble) combina la potenza predittiva del generalizzazione impilata (stacked generalisation) — addestrando un meta-apprenditore (meta-learner) sugli output di molteplici modelli base diversi — con strumenti di interpretabilità quali SHAP o LIME, che rivelano come ciascun modello base e ciascuna feature di input abbiano contribuito alla predizione finale. Colma il compromesso accuratezza-trasparenza che rende l'impilamento puro opaco in contesti ad alto rischio.
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Fonti
- Wolpert, D. H. (1992). Stacked generalization. Neural Networks, 5(2), 241–259. DOI: 10.1016/S0893-6080(05)80023-1 ↗
- 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 Stacking Ensemble (Interpretable Meta-Learning). ScholarGate. https://scholargate.app/it/machine-learning/explainable-stacking-ensemble
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