XGBoost Spiegabile
XGBoost Spiegabile combina l'elevata accuratezza predittiva degli alberi potenziati dal gradiente XGBoost con i valori SHAP (SHapley Additive exPlanations) per rendere ogni previsione completamente verificabile. Il risultato è un modello che eguaglia o supera le reti neurali sui dati tabulari, offrendo al contempo attribuzioni di caratteristiche per singola previsione, teoricamente fondate, che soddisfano sia la trasparenza scientifica che le esigenze normative.
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Fonti
- Lundberg, S. M., Erion, G., Chen, H., DeGrave, A., Prutkin, J. M., Nair, B., Katz, R., Himmelfarb, J., Bansal, N., & Lee, S.-I. (2020). From local explanations to global understanding with explainable AI for trees. Nature Machine Intelligence, 2(1), 56–67. DOI: 10.1038/s42256-019-0138-9 ↗
- Chen, T., & Guestrin, C. (2016). XGBoost: A scalable tree boosting system. Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 785–794. DOI: 10.1145/2939672.2939785 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable XGBoost (XGBoost with SHAP-based Interpretability). ScholarGate. https://scholargate.app/it/machine-learning/explainable-xgboost
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