Predicting inmates misconduct using the SHAP approach Documento

• http://dx.doi.org/10.1007/s10506-023-09352-z
• https://link.springer.com/article/10.1007/s10506-023-09352-z

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Visão geral

tipo

• journal article

autores

• Cristiane Neri Nobre
• Fábio Martins de Oliveira
• Luís Enrique Zárate Gálvez
• Marcelo de Sousa Balbino

data de publicação

• 2023-01-01

publicada em

• ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND LAW (DORDRECHT. PRINT) 

Pesquisas

áreas de investigação

• CIENCIAS_EXATAS_E_DA_TERRA

palavras-chave

• Aprendizado de Máquina
• Interpretability
• Machine learning
• Mineração de Dados
• Misconduct
• SHAP

Identidade

identificador BrCris

• aa473d52998eec7f884e9627655ad157

Informação adicional documento

Página Inicial

• 1

página final

• 27

Volume

• 1

Outro

tem linguagem

• Inglês