Support Vector Machine Spiegabile
Explainable SVM combina una Support Vector Machine addestrata con uno strato di interpretabilità post-hoc — tipicamente SHAP o LIME — per produrre spiegazioni a livello di feature per singole predizioni e classifiche di importanza globale. Mantiene la capacità discriminatoria dell'SVM pur soddisfacendo i requisiti di trasparenza in domini ad alto rischio come la medicina, la finanza e il diritto.
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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 ↗
- 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 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Support Vector Machine (XAI-augmented SVM). ScholarGate. https://scholargate.app/it/machine-learning/explainable-support-vector-machine
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- Albero Decisionale SpiegabileApprendimento automatico↔ compare
- Gradient Boosting SpiegabileApprendimento automatico↔ compare
- Naive Bayes SpiegabileApprendimento automatico↔ compare
- Foresta Casuale SpiegabileApprendimento automatico↔ compare
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