Why InterpretML? Model Interpretability Model interpretability helps developers, data scientists and business stakeholders in the organization gain a comprehensive understanding of their machine learning models. It can also be used to debug models, explain predictions and enable auditing to meet compliance ...
https://github.com/microsoft/interpret InterpretML 是一个为实践者和研究者提供机器学习可解释性算法的开源 Python 软件包。InterpretML 能提供以下两种类型的可解释性:(1)明箱(glassbox),这是针对可解释性设计的机器学习模型(比如线性模型、规则列表、广义相加模型);(2)黑箱(blackbox)可解释技术,用于解释已有的系...
https://github.com/microsoft/interpret InterpretML 是一个为实践者和研究者提供机器学习可解释性算法的开源 Python 软件包。InterpretML 能提供以下两种类型的可解释性:(1)明箱(glassbox),这是针对可解释性设计的机器学习模型(比如线性模型、规则列表、广义相加模型);(2)黑箱(blackbox)可解释技术,用于解释已有的系...
微软研究院近日开源了能够解开AI黑盒子的工具包InterpretML,其可提供开发人员使用多种方式来实验AI模型和系统,并进一步解释模型。 据悉,InterpretML工具包含有许多可理解的模型和多种方法,能够针对黑盒子模型的个别预测行为产生解释。 微软指出,当AI系统影响人类的生活时,使人们了解AI的行为就相当重要,了解AI模型的行为,也...
interpretml.github.ioPublic webpage for InterpretML HTML5MIT000UpdatedMar 19, 2024 slicerPublic Unified slicing for all Python data structures. Python35MIT420UpdatedMar 9, 2024 Top languages PythonJupyter NotebookHTMLJavaScriptC++ Most used topics ...
InterpretML 是一个为实践者和研究者提供机器学习可解释性算法的开源 Python 软件包。InterpretML 能提供两种类型的可解释性:(1)明箱(glassbox),这是针对可解释性设计的机器学习模型(比如线性模型、规则列表、广义加性模型);(2)黑箱(blackbox)可解释技术,用于解释已有的系统(比如部分依赖、LIME)。这个软件包可让实...
框架 InterpretML，该框架基于 Python，可⽤于训练可解释模型和解释⿊箱系统。论⽂地址：https://arxiv.org/abs/1909.09223v1 开源代码：https://github.com/microsoft/interpret InterpretML 是⼀个为实践者和研究者提供机器学习可解释性算法的开源 Python 软件包。InterpretML 能提供两种类型的可解释性：（1...
了解InterpretML 的新产品(Interpret-Text),它扩展了对包含 NLP 机器学习模型(如 BERT 和 RNN)的最先进的解释器的文本数据的支持。想提供反馈? 在此处提交问题。中文(简体) 你的隐私选择 主题 管理Cookie 早期版本 博客 参与 隐私 使用条款 商标 © Microsoft 2025 ...
InterpretML is an open-source python package for training interpretable models and explaining blackbox systems. Historically, the most intelligible models were not very accurate, and the most accurate models were not intelligible. Microsoft Research has developed an algorithm called the Explainab...
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