在美国，可解释机器学习与线性回归预测县级肺癌死亡率的比较评估

本文重点比较分析了可解释机器学习 (ML) 技术与线性回归，用于预测美国县级肺癌死亡率。这项研究的重要性在于它有可能提高对导致肺癌死亡率的因素的理解，并为公共卫生干预措施提供信息。可解释 ML 的使用尤其值得关注，因为它旨在提供对预测背后“原因”的见解，这对于实际应用和建立信任至关重要。来源 ArXiv 表明这是一篇预印本或研究论文，表明了严谨的方法论和数据驱动的方法。

• •侧重于比较可解释 ML 与线性回归，用于预测肺癌死亡率。
• •强调了 ML 中可解释性对于实际应用和信任的重要性。
• •可能使用严谨的统计方法和数据驱动的分析。