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Hüllermeier, in: Lernen, Wissen, Daten, Analysen (LWDA) Conference Proceedings, 2023."},"language":[{"iso":"eng"}],"main_file_link":[{"url":"https://ceur-ws.org/Vol-3630/LWDA2023-paper38.pdf","open_access":"1"}],"title":"Comparing Humans and Algorithms in Feature Ranking: A Case-Study in the Medical Domain","user_id":"44029","abstract":[{"lang":"eng","text":"The selection of useful, informative, and meaningful features is a key prerequisite for the successful\r\napplication of machine learning in practice, especially in knowledge-intense domains like decision\r\nsupport. Here, the task of feature selection, or ranking features by importance, can, in principle, be\r\nsolved automatically in a data-driven way but also supported by expert knowledge. Besides, one may of\r\ncourse, conceive a combined approach, in which a learning algorithm closely interacts with a human\r\nexpert. 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