本文将介绍一种作为复杂模型事后解释器的算法——LIME,并以乳腺癌诊断为例,对XGboost模型结果进行解释。 一 算法介绍 Local Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME)算法于2016年,由Marco Tulio Ribeiro、Sameer Singh、Carlos Guestrin三人在《“Why Should I Trust You?” Explaining the Predictions of Any C...
一、算法介绍 Local Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME)算法于2016年,由Marco Tulio Ribeiro、Sameer Singh、Carlos Guestrin三人在《“Why Should I Trust You?” Explaining the Predictions of Any Classifier》中提出,是一种复杂模型的事后解释方法,可用于单个预测结果的解释和模型可靠性判断。 1、使用...
低光照增强lime算法 低光照增强lime算法 低光照增强是指对于光线较暗的图像进行处理，提高图像的亮度和清晰度。LIME（Low Light Image Enhancement）算法是一种常见的低光照增强算法之一。LIME算法的基本原理是通过对图像进行自适应直方图均衡和双边滤波来增强图像的亮度和对比度。具体步骤如下：1.自适应直方图均衡化：...
Interpretable: LIME做出的解释易被人类理解。利用局部可解释的模型对黑盒模型的预测结果进行解释,构造局部样本特征和预测结果之间的关系; Model-Agnostic: LIME解释的算法与模型无关,无论是用Random Forest、SVM还是XGBoost等各种复杂的模型,得到的预测结果都能使用LIME方法来解释; Explanations: 人类可解释的特征。LIM...
LIME算法是Marco Tulio Ribeiro2016年发表的论文《“Why Should I Trust You?” Explaining the Predictions of Any Classifier》中介绍的局部可解释性模型算法。该算法可以用在文本类与图像类的模型中,以分析模型提取到的特征是否符合直观理解。 1. 主要用途 ...
在深度学习广泛应用的时代，人们期望理解模型决策背后的原因，而非仅仅接受预测结果。为此，LIME算法作为一种强大的模型解释器，于2016年由Marco Tulio Ribeiro、Sameer Singh和Carlos Guestrin提出，旨在为复杂模型提供事后解释，以增强其透明度和信任度。本文将通过乳腺癌诊断案例，探讨LIME如何解释XGboost模型的...
LIME算法 LIME算法是Marco Tulio Ribeiro2016年发表的论文《“Why Should I Trust You?”Explaining the Predictions of Any Classifier》中介绍的局部可解释性模型算法。该算法主要是用在文本类与图像类的模型中。 在算法建模过程中,我们一般会用测试集的准确率与召回率衡量一个模型的好坏。但在和客户的实际沟通...
LIME可解释性深度学习 可解释性最强的算法 第一部分 可解释性是什么? 事先事中事后三类型 + LIME(模型无关分析)方法简单实现 目录 1. 可解释性是什么 0x1:广义可解释性 0x2:在统计学习中的可解释性 0x3:机器学习领域的可解释性 1. 决策树是目前业内公认可解释性最好的非线性机器学习算法...
1.LIME算法原理 2.黑盒模型解析技术介绍(with LIME) 3.论文《“Why Should I Trust You?” Explaining the Predictions of Any Classifier》 4.LIME:模型预测结果是否值得信任? 2.神经网络预测的分层解释CD和ACD (1)Contextual Decomposition of LSTM(CD) ...
基于模型梯度的解释（IG）是一种事后局部解释方法，旨在评估输入特征对模型决策的贡献。传统梯度方法存在梯度饱和问题，积分梯度算法则改进了这一局限，满足敏感性和实现不变性公理。积分梯度通过在基线值与输入值之间选取多个积分点进行加权，解决了梯度饱和问题。LIME（局部可解释模型）是一种事后全局解释方法...