Explainable Isolation Forest
Explainable Isolation Forest combines the Isolation Forest anomaly detection algorithm with post-hoc explainability tools — most commonly SHAP (SHapley Additive exPlanations) — to not only flag anomalous observations but also reveal which features drove each anomaly score. It bridges unsupervised anomaly detection with the interpretability demands of regulated and high-stakes domains.
Înregistrare sursă
Citările sunt copiate integral din înregistrarea sursă a metodei. Nu se inferă nicio verificare la nivel de afirmație din acestea.
- Lundberg, S. M., & Lee, S.-I. (2017). A unified approach to interpreting model predictions. Advances in Neural Information Processing Systems, 30, 4765–4774. · URL
- Liu, F. T., Ting, K. M., & Zhou, Z.-H. (2008). Isolation forest. In Proceedings of the 8th IEEE International Conference on Data Mining (ICDM 2008), pp. 413–422. IEEE. · DOI 10.1109/ICDM.2008.17
Afirmații curate
Afirmațiile sunt stocate în registrul dovezilor, fiecare cu propria evaluare.
Această vizualizare nu inventează o evaluare a afirmației dacă registrul nu conține una.
Metode conexe
Generate din graful metodelor și afișate ca relații sugerate automat — nu se inferă nicio afirmație de dovadă.