立场论文：弥合机器学习与敏感性分析之间的差距
机器学习
2024-09-12 v2
摘要
我们认为，对机器学习（ML）模型或模型构建过程的解释可以被视为敏感性分析（SA）的一种形式，这是一种用于解释环境建模、工程或经济学等许多领域复杂系统的通用方法。我们呼吁研究者和实践者关注基于统一 SA 的 ML 解释观的优势以及充分认可相关工作的必要性。我们通过形式化描述以下三点来弥合两个领域之间的差距： ML 过程是一个适合 SA 的系统， 现有 ML 解释方法如何与这一视角相关联，以及 其他 SA 技术如何应用于 ML。
引用
@article{arxiv.2312.13234,
title = {Position Paper: Bridging the Gap Between Machine Learning and Sensitivity Analysis},
author = {Christian A. Scholbeck and Julia Moosbauer and Giuseppe Casalicchio and Hoshin Gupta and Bernd Bischl and Christian Heumann},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.13234},
year = {2024}
}