
Current XAI methods, limited by their assumption of feature independence, struggle to accurately explain models with collinear features. The proposed Additive Effects of Collinearity (AEC) method addresses this by dismantling multivariate models into univariate ones, effectively capturing the impact of feature dependencies on model predictions.


coremsg

explainable-ai-for-dependent-features-addressing-collinearity-with-additive-effects


Explainable AI for Dependent Features: Addressing Collinearity with Additive Effects


title_rewrite


本稿では、予測と説明能力を持つエージェント間の相互作用モデルを提案し、エージェント間のコミュニケーション分析を通して相互理解可能性を定義・評価する枠組みを提示しています。


エージェント間の理解可能な相互作用のためのモデル-予測と説明に焦点を当てる-


エージェント間の理解可能な相互作用のためのモデル - 予測と説明に焦点を当てる -
