arXiv · cs.AI · Vasilis Gkolemis, Loukas Kavouras, Dimitrios Kyriakopoulos, Konstantinos Tsopelas, Dimitrios Rontogiannis, Giuseppe Casalicchio, Theodore Dalamagas, Christos Diou · 10 小时前模型评分45
可解释性设计：CALMs 兼顾局部可加性与条件特征效应
Interpretability-by-Design with Accurate Locally Additive Models and Conditional Feature Effects
导读
研究者提出条件可加局部模型（CALMs，Conditionally Additive Local Models），在保持接近广义可加模型（GAMs，Generalized Additive Models）可解释性的同时，精度接近 GA²Ms。
分类置信度
中 · 待人工复核
- 只有单一媒体来源，需要人工复核。
来源级别：媒体与个人
事件类型：研究发布
证据摘录
- “We propose Conditionally Additive Local Models (CALMs), a new model class that narrows this trade-off: it stays close to GAMs in interpretability and close to GA$^2$Ms in accuracy.”
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