Interpretable machine learning for heterogeneous treatment effect estimators with Double ML: a case of access to credit for SMEs
autor
Medianovskyi, Kyrylo
Malakauskas, Aidas
Lakstutiene, Ausrine
Ben Yahia, Sadok
vastutusandmed
Kyrylo Medianovskyi, Aidas Malakauskas, Ausrine Lakstutiene, Sadok Ben Yahia
allikas
Procedia computer science
kirjastus/väljaandja
Elsevier
ajakirja aastakäik number kuu
vol. 225
ilmumisaasta
2023
leheküljed
p. 2163-2172 : ill
konverentsi nimetus, aeg
27th International Conference on Knowledge Based and Intelligent Information and Engineering Sytems, KES 2023, 6-8 September 2023
konverentsi toimumispaik
Athens, Greece
leitav
https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.10.207
märksõna
tehisintellekt
tehisõpe
võtmesõna
CATE
double ML
explainable artificial intelligence
interpretable machine learning
Partial dependence plot
SHAP
ISSN
1877-0509
märkused
Bibliogr.: 38 ref
The special issue 27th International Conference on Knowledge Based and Intelligent Information and Engineering Sytems, KES 2023, Athens, 6 September 2023 - 8 September 2023
Open Access
Open Access
teaduspublikatsioon
teaduspublikatsioon
klassifikaator
3.1
Scopus
https://www.scopus.com/sourceid/19700182801
https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85183562382&origin=inward&txGid=61f1a8644f69e7798996dacd9baf1fbe
kategooria (üld)
Computer science
Arvutiteadus
kategooria (alam)
Computer science. General computer science
Arvutiteadus. Üldine arvutiteadus
kvartiil
Q2
TTÜ struktuuriüksus
tarkvarateaduse instituut
keel
inglise