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可解释性是指一个人能够持续预测模型结果的程度。机器学习模型的可解释性越高，人们就越容易理解为什么做出某些决定或预测。
A feature-stable and explainable machine learning framework for trustworthy decision-making under incomplete clinical data
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GAMformer: Bridging Tabular Foundation Models and Interpretable Machine Learning
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Metabolomic Biomarker Discovery for ADHD Diagnosis Using Interpretable Machine Learning
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NIMO: a Nonlinear Interpretable MOdel
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Towards Public Administration Research Based on Interpretable Machine Learning
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Stage-specific cancer survival prediction enriched by explainable machine learning
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Predicting Early and Complete Drug Release from Long-Acting Injectables Using Explainable Machine Learning
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A Comparative Analysis of Interpretable Machine Learning Methods
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Revealing design archetypes and flexibility in e-molecule import pathways using Modeling to Generate Alternatives and interpretable machine learning
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Imputation Uncertainty in Interpretable Machine Learning Methods
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Interpretable machine learning of halo gas density profiles: a sensitivity analysis of cosmological hydrodynamical simulations
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Decoding the Past: Explainable Machine Learning Models for Dating Historical Texts
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Interpretable machine learning-accelerated seed treatment by nanomaterials for environmental stress alleviation
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Interpretable machine learning of amino acid patterns in proteins: a statistical ensemble approach
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参考链接
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