加算性の向こう側：非線形説明可能性に向けたスパース等調和Shapley回帰

この論文は、ArXivから引用されており、機械学習モデルの説明可能性を向上させる方法を探求することに焦点を当てています。具体的には、加算モデルの限界を超越することを目指しています。研究の中心は、Shapley値と等調和回帰技術を使用して、スパースで非線形な説明を実現することにあると思われます。タイトルは、解釈可能性とモデル予測の背後にある「理由」を理解することに焦点を当てていることを示唆しており、これはAIにおける重要な分野です。