模型可解释性方法--lime
与模型无关的局部可解释性方法(LIME) 在机器学习模型事后局部可解释性研究中，一种代表性方法是由Marco Tulio Ribeiro等人提出的Local Interpretable Model-Agnostic Explanation(LIME)。 一般地，对于每一个输入实例，LIME ...
原文：复杂模型可解释性方法——LIME
一 模型可解释性 近年来，机器学习 深度学习 取得了一系列骄人战绩，但是其模型的深度和复杂度远远超出了人类理解的范畴，或者称之为黑盒 机器是否同样不能理解 ，当一个机器学习模型泛化性能很好时，我们可以通过交叉验证验证其准确性，并将其应用在生产环境中，但是很难去解释这个模型为什么会做出此种预测，是基于什么样的考虑 作为机器学习从业者很容易想清楚为什么有些模型存在性别歧视 种族歧视和民族仇恨言论 训练 ...
2019-10-17 22:16 0 1339 推荐指数：
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