arXiv cs.LG· Atsushi Koike·· 2 小时前AI 评分33
BAM：面向可解释表格预测的双变量相加模型
BAM: Bivariate Additive Models for Interpretable Tabular Prediction
AI 导读
研究者提出双变量相加模型 BAM，通过将成对交互项限制为非对称双变量高斯函数，显著提升了表格预测模型的可解释性与可审查性。BAM 的每个分量均可可视化为单峰等高线图，且特征对在训练过程中自动筛选。在 6 个表格基准数据集上的实验表明，BAM 的预测精度可比肩标准 GAM，并逼近复杂的 GA2M 模型。
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