XAI 工具介绍

在这里，我们将为您介绍一些常用的可解释人工智能（XAI）工具。这些工具可以帮助您更好地理解 AI 模型的决策过程。

1. LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)

LIME 是一种模型无关的可解释性方法，它通过在模型输入上添加噪声来生成一个简单的模型，该模型可以解释原始模型的预测。

• LIME 官网

2. SHAP (SHapley Additive exPlanations)

SHAP 是一种基于博弈论的方法，用于解释模型预测中的每个特征的重要性。

• SHAP 官网

3. ELI5 (Explainable Likelihood Interpretable Learning)

ELI5 是一个 Python 库，它提供了一些简单的接口来解释机器学习模型。

• ELI5 官网

4. AI 解释性资源

如果您想了解更多关于 XAI 的信息，可以访问以下资源：

• AI 解释性资源

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