文件名称:
Machine-Learning-model-using-LIME-源码
开发工具:
文件大小: 7mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-29
详细说明：使用LIME的机器学习模型
模型的可解释性非常重要。 如果非技术人员无法理解机器学习模型，那么即使机器学习模型确实强大，对公司也没有帮助。 LIME是一个python库，它试图通过产生本地忠实的解释来解决模型的可解释性。
石灰的定义
LIME（与局部可解释模型无关的解释）是一种新颖的解释技术，通过在预测周围局部学习可解释模型，以可解释和忠实的方式解释任何分类器的预测。
LIME在模型可解释性方面提供了什么？
一致的模型不可知论者[LIME]。
一种选择带有说明的代表性集的方法[SP-LIME]，以确保模型在复制人类逻辑时表现一致。 该代表性集合将提供对该模型的直观全局理解。 LIME解释了一个预测，因此，即使是非专家，也可以通过特征工程对不可靠的模型进行比较和改进。
可解释的
它应该提供输入变量和响应之间的定性理解。 它应该很容易理解。
本地保真度
除非它是对模型本身的完整描述，否则可
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