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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitesibgrapi.sid.inpe.br
Código do Detentoribi 8JMKD3MGPEW34M/46T9EHH
Identificador8JMKD3MGPEW34M/43ALKUL
Repositóriosid.inpe.br/sibgrapi/2020/09.25.14.27
Última Atualização2020:09.25.14.27.50 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/sibgrapi/2020/09.25.14.27.50
Última Atualização dos Metadados2022:06.14.00.00.07 (UTC) administrator
DOI10.1109/SIBGRAPI51738.2020.00053
Chave de CitaçãoMarcílio-JrEler:2020:AsSHVa
TítuloFrom explanations to feature selection: assessing SHAP values as feature selection mechanism
FormatoOn-line
Ano2020
Data de Acesso17 maio 2024
Número de Arquivos1
Tamanho508 KiB
2. Contextualização
Autor1 Marcílio-Jr, Wilson Estécio
2 Eler, Danilo Medeiros
Afiliação1 São Paulo State University (UNESP) - Department of Mathematics and Computer Science, Presidente Prudente-SP
2 São Paulo State University (UNESP) - Department of Mathematics and Computer Science, Presidente Prudente-SP
EditorMusse, Soraia Raupp
Cesar Junior, Roberto Marcondes
Pelechano, Nuria
Wang, Zhangyang (Atlas)
Endereço de e-Mailwilson.marcilio@unesp.br
Nome do EventoConference on Graphics, Patterns and Images, 33 (SIBGRAPI)
Localização do EventoPorto de Galinhas (virtual)
Data7-10 Nov. 2020
Editora (Publisher)IEEE Computer Society
Cidade da EditoraLos Alamitos
Título do LivroProceedings
Tipo TerciárioFull Paper
Histórico (UTC)2020-09-25 14:27:50 :: wilson.marcilio@unesp.br -> administrator ::
2022-06-14 00:00:07 :: administrator -> wilson.marcilio@unesp.br :: 2020
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo de Versãofinaldraft
Palavras-Chavefeature selection
explainability
ResumoExplainability has become one of the most discussed topics in machine learning research in recent years, and although a lot of methodologies that try to provide explanations to blackbox models have been proposed to address such an issue, little discussion has been made on the pre-processing steps involving the pipeline of development of machine learning solutions, such as feature selection. In this work, we evaluate a game-theoretic approach used to explain the output of any machine learning model, SHAP, as a feature selection mechanism. In the experiments, we show that besides being able to explain the decisions of a model, it achieves better results than three commonly used feature selection algorithms.
Arranjo 1urlib.net > SDLA > Fonds > SIBGRAPI 2020 > From explanations to...
Arranjo 2urlib.net > SDLA > Fonds > Full Index > From explanations to...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 25/09/2020 11:27 1.2 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGPEW34M/43ALKUL
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGPEW34M/43ALKUL
Idiomaen
Arquivo AlvoPID6618233.pdf
Grupo de Usuárioswilson.marcilio@unesp.br
Visibilidadeshown
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhosid.inpe.br/banon/2001/03.30.15.38.24
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPEW34M/43G4L9S
8JMKD3MGPEW34M/4742MCS
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/sibgrapi/2020/10.28.20.46 6
sid.inpe.br/sibgrapi/2022/06.10.21.49 1
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/banon/2001/03.30.15.38
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist area callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination edition electronicmailaddress group isbn issn label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark secondarytype serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark type url volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)wilson.marcilio@unesp.br
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