Ψ-Resilience：基于一维拓扑信号的无模型特征重要性
原文标题：$\Psi$-Resilience: Model-Free Feature Importance from 1D Topological Signals
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论文提出 Ψ-Resilience，通过估计类条件密度构造类分歧景观，再用一维信号的 0 维持续同调定义稳健性泛函，得到无需预测模型的特征重要性评分。在合成数据上 Spearman 相关最高达 0.8，真实数据上与 SHAP、互信息等方法相关性达 0.9。
- 问题
- 特征重要性依赖预测模型，难以做分布层面的严格审计。
- 方法
- Ψ-Resilience估计类条件密度构造分歧景观，用一维信号0维持续同调定义稳健性评分。
- 结果
- 合成数据Spearman相关最高0.8，真实数据与SHAP、互信息相关达0.9。
- 影响
- 需要可审计解释的团队可无模型地获得特征重要性并追溯依据。
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