A machine learning research template for binary classification problems and shapley values integration
Visualitza/Obre
10.1016/j.simpa.2021.100074
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/345914
Tipus de documentArticle
Data publicació2021-05
EditorElsevier
Condicions d'accésAccés obert
Llevat que s'hi indiqui el contrari, els
continguts d'aquesta obra estan subjectes a la llicència de Creative Commons
:
Reconeixement 3.0 Espanya
Abstract
This paper documents published code which can help facilitate researchers with binary classification problems and interpret the results from a number of Machine Learning models. The original paper was published in Expert Systems with Applications and this paper documents the code and work-flow with a special interest being paid to Shapley values as a means to interpret Machine Learning predictions. The Machine Learning models used are, Naive Bayes, Logistic Regression, Random Forest, adaBoost, Classification Tree, Light GBM and XGBoost.
CitacióSmith, M.; Alvarez, F. A machine learning research template for binary classification problems and shapley values integration. "Software Impacts", Maig 2021, vol. 8, 100074.
ISSN2665-9638
Versió de l'editorhttps://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2665963821000221
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
1-s2.0-S2665963821000221-main.pdf | 772,8Kb | Visualitza/Obre |