
기계 학습 모델의 예측에 대한 반사실적 설명을 생성할 때, 원본 데이터 포인트와 다른 특성의 수를 제한함으로써 더 해석 가능하고 이해하기 쉬운 설명을 제공할 수 있다.


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자동화된 의사결정에 대한 해석 가능한 설명 생성: 카디널리티 제약을 활용한 반사실적 설명



의사 결정 트리는 LIME 기법과 다중 선형 회귀에 비해 지원 벡터 회귀 모델을 더 정확하게 설명할 수 있다.



지원 벡터 회귀 모델의 RMSE 값 설명을 위한 의사 결정 트리, LIME 기법, 다중 선형 회귀의 비교



설명 불확실성을 평가하기 위한 가중치 및 데이터 무작위화 테스트를 제안하여, 설명 불확실성이 모델 정보 손실을 반영하도록 한다.



설명의 불확실성에 대한 건전성 검사



본 연구는 거부 옵션이 포함된 선형 지지 벡터 분류기에 대한 논리 기반 설명 방법을 제안한다. 이 방법은 설명의 정확성과 최소성을 보장한다.



선형 지지 벡터 분류기의 논리 기반 설명 - 거부 옵션 포함
