The Attribution Impossibility: No Feature Ranking Is Faithful, Stable, and Complete Under Collinearity
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En 3 lignesThéorème d'impossibilité : aucun classement de features ne peut être simultanément fidèle, stable et complet sous colinéarité. Les auteurs quantifient ce résultat pour 4 classes de modèles, proposent DASH (agrégation d'ensembles SHAP) comme solution, et vérifient formellement 305 théorèmes Lean 4. Conséquence : 68% des datasets publics montrent une instabilité d'attribution.Lire la source
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Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain