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설명 가능한 투표 앙상블
설명 가능한 투표 앙상블(Explainable Voting Ensemble)은 다수의 다양한 기본 모델(base model)로부터의 예측을 다수결 투표(하드 보팅, hard voting) 또는 평균 확률(소프트 보팅, soft voting)을 통해 결합한 후, 후처리(post-hoc) 또는 사전 처리(ante-hoc) XAI 기법(예: SHAP 값, LIME, 순열 중요도)을 적용하여 결합된 모델의 결정에 대한 특징 수준(feature-level) 설명을 생성합니다. 목표는 앙상블 통합의 정확도 향상을 유지하면서, 고위험 또는 규제 대상 애플리케이션에서 해석 가능성 요구사항을 충족하는 것입니다.
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출처
- 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 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Voting Ensemble (XAI-Augmented Voting Classifier/Regressor). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/explainable-voting-ensemble
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