A Solution for Explainable AI and Visual Knowledge Discovery
Notice bibliographique
Résumé
In IV 2024, Leung et al. presented an explainable artificial intelligence (XAI) solution for the practical application of employee turnover. The solution combines cutting-edge techniques and enhances them to generate practical and comprehensible explanations for end-users. It provides users with the magnitude and sign of the bar in the waterfall plot. The color of the bar indicates the sign (i.e., serves a binary value to indicate whether the attribute is deviated numerically above or below the mean). However, the bar does not fully address the drawbacks of the waterfall plot. For example, it does not reveal the magnitude of deviation. To address these issues, we present an enhanced solution for XAI and visual knowledge discovery. To assess the effectiveness of our XAI solution, we conduct a case study using real-life employee churn data, specifically focusing on driver churn, obtained from a national trucking company. The results demonstrate the practicality and usefulness of our XAI solution in applications such as analyzing employee churn. By offering an XAI solution that integrates advanced techniques and prioritizes explainability, we aim to provide businesses with actionable insights into employee churn, enabling them to make informed decisions and mitigate turnover effectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».