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...
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)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...
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...
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 2024 ...
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...
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)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...
https://interpret.ml interpret@microsoft.com PinnedLoading interpretinterpretPublic Fit interpretable models. Explain blackbox machine learning. C++6.4k738 DiCEDiCEPublic Generate Diverse Counterfactual Explanations for any machine learning model. Python1.4k191 ...
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）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）...
详细了解从 Explainable Boosting Machine Creator、Microsoft Research 提供的 Rich Caurana 为 InterpretML 提供支持的研究 了解更多信息: Azure 博客 负责的 ML Azure ML AI Show 的收藏夹链接: 不要错过新剧集,订阅 AI 节目 创建免费帐户 (Azure) 想...
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