模型解释技术是机器学习领域的一个重要分支，它关注于如何解释模型的决策过程。以下是一些关于模型解释技术的基础知识：
常见模型解释方法
- 特征重要性：评估每个特征对模型预测结果的影响程度。
- 局部可解释模型：如LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations），可以解释单个预测结果。
- 全局可解释模型：如SHAP（SHapley Additive exPlanations），可以解释整个模型的预测过程。
模型解释的应用场景
- 提高模型透明度：帮助用户理解模型的决策过程。
- 增强模型可信度：通过解释结果，提高用户对模型的信任。
- 辅助模型调试：发现模型中的潜在问题。
相关资源
想要了解更多关于模型解释技术的内容，可以参考以下资源：
机器学习模型