यह शोधपत्र उच्च-आयामी डेटा वर्गीकरण सेटिंग्स में अनिश्चितता को समझने के लिए अवधारणा सक्रियण सदिशों (CVs) का प्रस्ताव करता है। हालाँकि मौजूदा अनिश्चितता परिमाणीकरण विधियाँ स्थानीय स्पष्टीकरणों तक सीमित हैं, प्रस्तावित विधि स्थानीय और वैश्विक दोनों स्पष्टीकरण प्रदान करती है, जिससे मॉडल पूर्वानुमानों की व्याख्यात्मकता और विश्वसनीयता में सुधार होता है। उच्च-आयामी डेटा में मॉडल पूर्वानुमान अनिश्चितता को समझना और वैश्विक स्तर पर इसके मूल और विशेषताओं की पहचान करना महत्वपूर्ण है, और यह अध्ययन CVs का उपयोग करके इस समस्या का समाधान करता है। हम उत्पन्न स्पष्टीकरणों का लाभ उठाकर मॉडलों को बेहतर बनाने की एक विधि भी प्रस्तुत करते हैं।
