机器学习模型解释工具-Lime
本篇文章转载于LIME：一种解释机器学习模型的方法 该文章介绍了一种模型对单个样本解释分类结果的方法，区别于对整体测试样本的评价指标准确率、召回率等，Lime为具体某个样本的分类结果做出解释，直观地表明该模型为何做出如此预测。 动机：我们为什么要理解预测结果？ 机器学习 ...
原文：[LIME] [SHAP] 如何解释机器学习模型
. 更新 LIME 动机：在全局中独立变量对结果的影响可能非常复杂，难以直观得到关系 如果专注于一个局部，可以把他们的关系近似为线性模型 提出 Local Interpretable Model Agnostic Explanations，在一组可解释的表示上确定一个可解释的模型，使这个模型在局部与分类器一致 可解释的数据表示 Interpretable Data Representations ...
2020-04-17 16:19 0 3540 推荐指数：
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