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Learning with explainable trees
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作者
Wojciech Samek
出处
期刊：
Nature Machine Intelligence
[Nature Portfolio]
日期：2020-01-17
卷期号：2 (1): 16-17
被引量：8
标识
DOI：10.1038/s42256-019-0142-0
摘要
Tree-based models are among the most popular and successful machine learning algorithms in practice. New tools allow us to explain the predictions and gain insight into the global behaviour of these models.
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