Benefits of using multiple (local) post-hoc explanation for Machine Learning - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Poster De Conférence Année : 2023

Benefits of using multiple (local) post-hoc explanation for Machine Learning

Résumé

Explanations do not affect human accuracy on an e-sport prediction task, even with a multi-explanation system. The benefits of XAI might be found regarding people's perception of difficulty and cognitive preferences.
L'ajout d'explication dans à notre interface pour le pronostic de victoire dans League of Legends ne semble pas affecter la justesse de nos participants, même en les combinant. Le bénéfice apporté par l'explication doit se situer à un angle plus subjectif : l'utilisation de l'XAI se fait selon des préférences individuelles et une difficulté perçue localement.

Mots clés

XAI
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-04418635 , version 1 (26-01-2024)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04418635 , version 1

Citer

Corentin Boidot, Olivier Augereau, Pierre de Loor, Riwal Lefort. Benefits of using multiple (local) post-hoc explanation for Machine Learning. 22nd International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA 2023), Dec 2023, Jacksonville, United States. ⟨hal-04418635⟩
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