서로 다른 두 접근
모형 자체가 해석 가능하도록 설계한 선형 모델, 규칙 목록, 일반화 가산 모델을 다룬다. 이미 만들어진 시스템을 부분 의존성이나 LIME으로 설명하는 방식도 같은 틀에 포함한다.
공통 비교 환경
서로 다른 알고리즘을 통합 인터페이스로 제공하고 내장한 확장형 시각화 플랫폼으로 비교한다. 연구는 여러 해석 방식을 이용하는 과정의 접근성과 비교 가능성을 높이는 구성을 설명했다.
가산 부스팅 모델
초기 패키지는 Explainable Boosting Machine의 첫 구현도 포함했다. 이는 설명을 나중에 붙이는 방식과 달리 처음부터 해석 가능한 모델을 제공하는 프레임워크의 요소다.
관련 문서
LIME / SHAP / 신경 가산 모델 / NODE-GAM / SBRL 베이즈 규칙 목록 / 정의 기반 설명 평가