1.可解释性分析简介
explainable AI：why，利用决策树
eg：
interpretable AI：how
2.机器学习的可解释性
解释工具：
按输入对输出的贡献值。
然后把值sigmoid成0-1.
例子：
就是去计算，有你和没你，能有多大区S别。
SHAP包 去搜一下用
单个样本的
全部样本的
3.图像识别的可解释性
神经网络的可解释性理论及工具
news2024/11/26 20:49:13
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