Empilhamento Explicável

O Empilhamento Explicável combina o poder preditivo da generalização empilhada — treinamento de um meta-aprendiz nos resultados de múltiplos modelos base diversos — com ferramentas de interpretabilidade como SHAP ou LIME que revelam como cada modelo base e cada característica de entrada contribuíram para a predição final. Ele preenche a lacuna entre precisão e transparência que torna o empilhamento puro opaco em cenários de alto risco.