機器學習模型解釋工具-Lime
本篇文章轉載於LIME：一種解釋機器學習模型的方法 該文章介紹了一種模型對單個樣本解釋分類結果的方法，區別於對整體測試樣本的評價指標准確率、召回率等，Lime為具體某個樣本的分類結果做出解釋，直觀地表明該模型為何做出如此預測。 動機：我們為什么要理解預測結果？ 機器學習 ...
原文：[LIME] [SHAP] 如何解釋機器學習模型
. 更新 LIME 動機：在全局中獨立變量對結果的影響可能非常復雜，難以直觀得到關系 如果專注於一個局部，可以把他們的關系近似為線性模型 提出 Local Interpretable Model Agnostic Explanations，在一組可解釋的表示上確定一個可解釋的模型，使這個模型在局部與分類器一致 可解釋的數據表示 Interpretable Data Representations ...
2020-04-17 16:19 0 3540 推薦指數：
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