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：使用LIME解釋黑盒ML模型
作者 Travis Tang Voon Hao 編譯 VK 來源 Towards Data Science 在這一點上，任何人都認為機器學習在醫學領域的潛力是老生常談的。有太多的例子支持這一說法 其中之一就是微軟利用醫學影像數據幫助臨床醫生和放射科醫生做出准確的癌症診斷。同時，先進的人工智能算法的發展大大提高了此類診斷的准確性。毫無疑問，醫療數據如此驚人的應用，人們有充分的理由對其益處感到興奮。 ...
2020-11-04 22:43 0 430 推薦指數：
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