LIME

CasinoGames · 发表于 2025-11-6 21:47:53

LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）是一种用于解释机器学习模型决策过程的方法。它通过将模型在单个样本上的预测结果与在没有该样本时的预测结果进行比较，来提供模型决策的局部解释。以下是LIME的详细步骤：

选择一个样本：对于要解释的样本，选择一个或多个样本作为“基础”样本。

计算模型在基础样本上的预测值：使用模型在基础样本上的预测值来生成一个参考分布。

生成扰动样本：对原始样本进行扰动，生成一组与原始样本相似的样本。

计算扰动样本的预测值：使用模型在扰动样本上的预测值来生成一个扰动分布。

计算局部解释：通过比较参考分布和扰动分布，计算出原始样本的局部解释。

可视化解释：将计算出的局部解释结果进行可视化，以便于理解。

LIME是一种模型无关的方法，这意味着它可以应用于各种机器学习模型，包括决策树、支持向量机、神经网络等。它能够提供关于模型决策过程的直观解释，有助于提高模型的透明度和可解释性。然而，LIME也有其局限性，例如它只能提供局部解释，且依赖于所选样本的扰动方式。

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