InterpretML 微软可解释性机器学习包
为实践者和研究者提供机器学习可解释性算法的开源 Python 软件包。InterpretML 能提供以下两种 ...
原文：机器学习可解释性系列 - 是什么&为什么&怎么做
机器学习可解释性分析 可解释性通常是指使用人类可以理解的方式，基于当前的业务，针对模型的结果进行总结分析 一般来说，计算机通常无法解释它自身的预测结果，此时就需要一定的人工参与来完成可解释性工作 目录： 是什么：什么叫可解释性 为什么：为什么要对模型结果进行解释 怎么做：如何有效的进行可解释性工作 是什么 机器学习 介绍可解释性之前，我们先来简单看看什么是机器学习，此处我们主要讨论有监督机器学习， ...
2020-09-30 15:43 1 1208 推荐指数：
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