Idioma:

Random forest similarity maps a scalable visual representation for global and local interpretation

Dipankar Mazumdar Mário Popolin Neto; Fernando Vieira Paulovich

Electronics Basel v. 10, p. 1-20, 2021

Localização: ICMC - Inst. Ciên. Mat. Computação (PROD-3052560 )(Acessar)

Título:
Random forest similarity maps a scalable visual representation for global and local interpretation
Autor: Dipankar Mazumdar
Mário Popolin Neto; Fernando Vieira Paulovich
Assuntos: VISUALIZAÇÃO; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; Random Forest; Classification Model Visualization; Explainable Artificial Intelligence (Xai); Dimensionality Reduction
É parte de: Electronics Basel v. 10, p. 1-20, 2021
Notas: Disponível em: https://doi.org/10.3390/electronics10222862. Acesso em: 30 nov. 2021
Editor: Basel
Data de criação/publicação: 2021
Formato: p. 1-20.
Idioma: Inglês

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