Explainable Artificial Intelligence Approaches: A Survey
Explainable Artificial Intelligence Approaches: A Survey
现有的一些工具:LIME, DeepVis Toolbox, TreeInterpreter, Keras-vis, Microsoft InterpretML, MindsDB, SHAP, Tensorboard WhatIf, Tensorflow’s Lucid, Tensorflow’s Cleverhans
解释方法分为三类:Intrinsically Interpretable Methods, Model Agnostic Methods, and Example-Based Explanations. 模型固有的可解释方法,模型无关的方法和基于示例的解释
Intrinsically Interpretable Methods
线性回归,预测目标由输入要素的加权总和组成。因此,当特征数较少时,线性方程的权重或系数可以用作解释预测的媒介。但是,在存在多个相关特征的情况下,由于预测中的各个影响不再与总体预测相加,因此无法确定明显的特征影响。(多重共线性问题无法确定特征贡献)
Logistic回归的解释不同于线性回归,因为它给出的概率在0到1之间,其中权重可能无法准确地表示线性关系与预测的概率。但是,权重提供了影响方向的指示(负的或正的)和类别之间的影响因素,尽管它并不能加总预测。
决策树即使输入和输出之间的关系是非线性的,即使要素相互交互(即要素之间的相关性&#
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