模型可解釋性方法--lime
與模型無關的局部可解釋性方法(LIME) 在機器學習模型事后局部可解釋性研究中，一種代表性方法是由Marco Tulio Ribeiro等人提出的Local Interpretable Model-Agnostic Explanation(LIME)。 一般地，對於每一個輸入實例，LIME ...
原文：復雜模型可解釋性方法——LIME
一 模型可解釋性 近年來，機器學習 深度學習 取得了一系列驕人戰績，但是其模型的深度和復雜度遠遠超出了人類理解的范疇，或者稱之為黑盒 機器是否同樣不能理解 ，當一個機器學習模型泛化性能很好時，我們可以通過交叉驗證驗證其准確性，並將其應用在生產環境中，但是很難去解釋這個模型為什么會做出此種預測，是基於什么樣的考慮 作為機器學習從業者很容易想清楚為什么有些模型存在性別歧視 種族歧視和民族仇恨言論 訓練 ...
2019-10-17 22:16 0 1339 推薦指數：
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