| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Using heterogeneous sources of data and interpretability of prediction models to explain the characteristics of careless respondents in survey data
Avtorji:ID Kopitar, Leon (Avtor)
ID Štiglic, Gregor (Avtor)
Datoteke:.pdf s41598-023-40209-2.pdf (2,59 MB)
MD5: 402A25B1A230DDA93F60FE5F7308C51E
 
URL https://www.nature.com/articles/s41598-023-40209-2
 
Jezik:Angleški jezik
Vrsta gradiva:Članek v reviji
Tipologija:1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Ključne besede:careless respondents, gradient boosting machine, GBM, questionnaire, SHAP, local interpretability
Status publikacije:Objavljeno
Verzija publikacije:Objavljena publikacija
Poslano v recenzijo:26.01.2023
Datum sprejetja članka:07.08.2023
Datum objave:17.08.2023
Založnik:Springer Nature (Nature Publishing Group)
Leto izida:2023
Št. strani:str. 1-14
Številčenje:Vol. 13, [article no.] 13417
PID:20.500.12556/DKUM-88762 Novo okno
UDK:004.62:303.62
COBISS.SI-ID:161795587 Novo okno
DOI:10.1038/s41598-023-40209-2 Novo okno
ISSN pri članku:2045-2322
Datum objave v DKUM:23.05.2024
Število ogledov:163
Število prenosov:8
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:Ostalo
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share


Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Gradivo je del revije

Naslov:Scientific reports
Skrajšan naslov:Sci. rep.
Založnik:Nature Publishing Group
ISSN:2045-2322
COBISS.SI-ID:18727432 Novo okno

Gradivo je financirano iz projekta

Financer:ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:P2-0057-2018
Naslov:Informacijski sistemi

Financer:ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:N3-0307-2023
Naslov:Obogatitev pogovornih razložljivih metod umetne inteligence v zdravstvu

Licence

Licenca:CC BY 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.sl
Opis:To je standardna licenca Creative Commons, ki daje uporabnikom največ možnosti za nadaljnjo uporabo dela, pri čemer morajo navesti avtorja.

Sekundarni jezik

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:neprevidni anketiranci, gradient boosting, GBM, vprašalnik, SHAP, lokalna razložljivost


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici