【LIME】如何通过局部可解释性方法理解模型? 【核心结论】 LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanations)是一种强大的工具,它能够帮助我们理解复杂机器学习模型的局部行为,通过构建局部线性模型来近似复杂模型在特定数据点附近的决策逻辑。
作者认为,将时间序列分段后,某些特殊值可以视作其可解释性,比如说一个peak可以被视作典型值。假设一个时间序列片段的集合 S(t)={St1,...,Stm} ,其中每个时间段表示为Stm=<(tStm−1+1,vtm−1+1)...(tSp,vp)> 。然后我们用一个mask向量来确定哪些时间点 t 下面的数据被选中了。对于选中的时间点,...
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步骤4:局部解释性分析 在完成模型训练后,我们可以进行局部解释性分析。这可以通过使用各种解释性技术(如LIME、SHAP等)来实现。下面是代码示例: importlimeimportlime.lime_tabular# 创建解释器explainer=lime.lime_tabular.LimeTabularExplainer(X.values,feature_names=X.columns,class_names=['target'],discretize_contin...
2.模型解释:模型解释是一种常用的方法,可以通过解释性模型来解释填充值的预测结果的来源和贡献。例如,可以使用Lasso模型来解释填充值预测结果中每个特征的贡献和重要性。 3.局部可解释性评估:局部可解释性评估是一种常用的方法,可以通过局部特征来解释填充值的的变化和意义。例如,可以使用局部线性回归模型来解释填充值...
网络输出用于确定输出相关性分数。在层序列的最后层处生成相关性分数。通过使用神经元权重和神经元偏置将在最后层处生成的相关性分数反向传播通过除最后层之外的层序列,在层序列的第一层获得相关性分数。基于输入向量和在第一层获得的相关性分数来形成特征相关性向量,并将其包括在局部可解释性数据集中,然后将其用于...
B样条的局部可调整性是指当调整某一控制点时,仅影响该点对应基函数支撑区间内的曲线段,其他区域保持不变。 B样条曲线的基函数具有局部支撑性,即每个基函数仅在其节点区间内有非零值。每个控制点通过与对应的基函数加权组合影响曲线形状。因此,当移动某一控制点时,仅该点关联的基函数非零区间所对应的曲线段会发生...
局部代理模型 在XAI方法中,一种常用的技术是构建局部代理模型(Local Surrogate Models)。这种方法通过生成一个简化的、可解释的模型(如决策树或线性回归)来近似复杂模型的局部行为。其中最具代表性的是LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanations)方法。
患者经血管介入性操作,发热 >38℃,局部有压痛,无其他原因可解释,导管尖端培养发现凝固酶阴性葡萄球菌,可以诊断为:(A)败血症(B)血管相关性感染√(C)输血相关
与原始特征不同,这些表示应具有足够的能力生成解释,同时对人类来说仍然是可理解和有意义的。一个早期代表性的局部解释方法LIME采用了这种范式。为了为特定实例生成解释,代理模型在该实例周围的局部样本数据上进行训练,以近似原始复杂模型在局部区域的行为。然而,研究表明LIME不满足一些加法归因的属性,如局部准确性、一致...