模型解释技术综述

模型解释技术是机器学习领域的一个重要分支，它旨在提高机器学习模型的透明度和可解释性。以下是一些常见的模型解释技术：

1. 局部可解释模型（LIME）

LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）是一种可解释模型的方法，它通过在原始模型上拟合一个简单的模型来解释复杂模型的预测。

2. SHAP（SHapley Additive exPlanations）

SHAP 是一种解释模型预测的框架，它使用 Shapley 值来解释每个特征对模型预测的贡献。

3. 梯度提升解释（Gradient Boosting Explanation）

梯度提升模型是一种强大的机器学习算法，通过解释其梯度提升过程来提供模型解释。

4. 特征重要性

特征重要性是一种简单但有效的模型解释方法，它通过分析模型中各个特征的权重来解释模型。

机器学习模型

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