【摘 要】
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随着机器学习技术不断取得突破性进展,越来越多的决策交给复杂自动化的机器学习算法去做。但这些高性能的模型就像黑盒子,缺乏决策逻辑的透明度和可解释性。LIME (Local Inte
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随着机器学习技术不断取得突破性进展,越来越多的决策交给复杂自动化的机器学习算法去做。但这些高性能的模型就像黑盒子,缺乏决策逻辑的透明度和可解释性。LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanation)是由Marco Tulio Ribeiro等人提出的一种XAI (Explainable Artificial In-telligence)方法,对于复杂的黑盒模型,LIME使用可解释性模型(线性模型)对黑盒模型进行局部近似,局部解释复杂模型的决策行为。LI
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