SVM Explicável
Explainable SVM combina uma Support Vector Machine treinada com uma camada de interpretabilidade post-hoc — tipicamente SHAP ou LIME — para produzir explicações em nível de característica para previsões individuais e rankings de importância global. Ela retém o poder discriminatório da SVM ao mesmo tempo que atende aos requisitos de transparência em domínios de alto risco, como medicina, finanças e direito.
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Fontes
- 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 ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Support Vector Machine (XAI-augmented SVM). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/machine-learning/explainable-support-vector-machine
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- Árvore de Decisão ExplicávelAprendizado de máquina↔ compare
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- Naive Bayes ExplicávelAprendizado de máquina↔ compare
- Floresta Aleatória ExplicávelAprendizado de máquina↔ compare
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