Die Relevanz von LIME im Vergleich zu SHAP und Anchors: Eine literaturbasierte Analyse

Abstract

Mit der zunehmenden Verbreitung komplexer Machine-Learning-Modelle in sensiblen Bereichen wie Medizin, Finanzwesen oder Justiz wächst die Forderung nach Transparenz und Nachvollziehbarkeit automatisierter Entscheidungen. Explainable Artificial Intelligence (XAI) hat sich deshalb zu einem zentralen Forschungsfeld entwickelt. Diese Arbeit unterstützt die Relevanz von LIME im Vergleich zu moderneren Verfahren wie SHAP und Anchors.