超越可加性：稀疏保序Shapley回归，迈向非线性可解释性

这篇来自ArXiv的文章重点研究了改进机器学习模型可解释性的方法，特别是超越加性模型的局限性。研究的核心可能涉及使用Shapley值和保序回归技术来实现稀疏和非线性解释。标题表明了对可解释性和理解模型预测背后“原因”的关注，这是人工智能领域的一个关键领域。