Ensemble di Voto Spiegabile
Un Ensemble di Voto Spiegabile combina le predizioni di molteplici modelli base diversi tramite voto di maggioranza (hard voting) o probabilità medie (soft voting), quindi applica tecniche XAI post-hoc o ante-hoc — come valori SHAP, LIME o importanza per permutazione — per produrre spiegazioni a livello di feature per le decisioni del modello combinato. L'obiettivo è mantenere i guadagni di accuratezza dell'aggregazione d'insieme, soddisfacendo al contempo i requisiti di interpretabilità in applicazioni ad alto rischio o regolamentate.
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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 ↗
- Rokach, L. (2010). Ensemble-based classifiers. Artificial Intelligence Review, 33(1–2), 1–39. DOI: 10.1007/s10462-009-9124-7 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Voting Ensemble (XAI-Augmented Voting Classifier/Regressor). ScholarGate. https://scholargate.app/it/machine-learning/explainable-voting-ensemble
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- Bagging (Bootstrap Aggregating)Apprendimento automatico↔ compare
- Gradient Boosting SpiegabileApprendimento automatico↔ compare
- Foresta Casuale SpiegabileApprendimento automatico↔ compare
- SHAP (SHapley Additive exPlanations)Apprendimento automatico↔ compare
- StackingApprendimento automatico↔ compare
- Ensemble a votazioneApprendimento automatico↔ compare
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