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Marginal Effects for Non-Linear Prediction Functions

Christian A. Scholbeck · Giuseppe Casalicchio · Christoph Molnar · Bernd Bischl · Christian Heumann首次提交 2022-01-21 · 修订 2022-01-21 · v1arXiv预印本

非线性预测函数的边际效应AI 解读

Beta coefficients for linear regression models represent the ideal form of an interpretable feature effect. However, for non-linear models and especially generalized linear models, the estimated coefficients cannot be interpreted as a direct feature effect on the predicted outcome. Hence, marginal effects are typically used as approximations for feature effects, either in the shape of derivatives of the prediction function or forward differences in prediction due to a change…

机器学习与 DML

关联记录被引 5 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

AI 解读阅读原文 ↗BibTeX ↓