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Stop explaining black box machine learning models for high stakes decisions and use interpretable models instead
Cynthia Rudin
Duke University
来源Nature Machine Intelligence
年份2019
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摘要与影响
摘要 · 节选
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逐年被引趋势
2,1541,0770
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关键指标
9,787
被引次数 · OpenAlex
439.67
领域内被引倍数
同类平均 = 1
同类平均 = 1
前 0.1%
引用位次
同领域 · 同年份 · 同类型
同领域 · 同年份 · 同类型
55
参考文献
Google Scholar 与 OpenAlex 的被引统计范围不同，数值存在差异属正常。
AI 辅助阅读
依据：文献信息
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学术脉络
学科主题
计算机 / AIExplainable Artificial Intelligence (XAI)
Artificial Intelligence in Healthcare and Education · Machine Learning in Healthcare
参考文献 55
Theory and Applications of Agnostic PAC-Learning with Small Decision Trees
被引 103Peter Auer, Robert C. Holte, Wolfgang Maass · Elsevier eBooks · 1995
Learning interpretable models
被引 69Stefan Rüping · 2006
Domain-Adversarial Training of Neural Networks
被引 7,694Yaroslav Ganin, Evgeniya Ustinova, Hana Ajakan · Advances in computer vision and pattern recognition · 2017
此处列出前 3 条
引用本文 9,787
Explainable Artificial Intelligence (XAI): Concepts, taxonomies, opportunities and challenges toward responsible AI
被引 9,624Alejandro Barredo Arrieta, Natalia Díaz-Rodríguez, Javier Del Ser · Information Fusion · 2019
Machine learning and deep learning
被引 2,578Christian Janiesch, Patrick Zschech, Kai Heinrich · Electronic Markets · 2021
On the Opportunities and Risks of Foundation Models
被引 2,255Rishi Bommasani, Drew A. Hudson, Ehsan Adeli · arXiv (Cornell University) · 2021
按被引量排序，此处列出前 3 条