Explainable AI – Alasan Keputusan Model
Halaman ini menampilkan kata-kata yang paling berpengaruh dalam keputusan model Linear SVM berdasarkan bobot TF-IDF dan koefisien hyperplane.
Belum ada hasil penjelasan yang ditampilkan.
Catatan:
Skor kontribusi dihitung dari perkalian nilai TF-IDF dan koefisien Linear SVM. Nilai positif mendorong kelas positif, nilai negatif mendorong kelas negatif. Pendekatan ini bersifat deterministik dan tidak menggunakan sampling atau aproksimasi (bukan LIME/SHAP).
Skor kontribusi dihitung dari perkalian nilai TF-IDF dan koefisien Linear SVM. Nilai positif mendorong kelas positif, nilai negatif mendorong kelas negatif. Pendekatan ini bersifat deterministik dan tidak menggunakan sampling atau aproksimasi (bukan LIME/SHAP).