趋近智
模型可解释性：SHAP与LIME方法
章节 1: 模型可解释性的基本原理
为何解释模型预测结果？
可解释性与解释性
可解释性方法分类
解释的范围：整体与个体
模型解释中的挑战
章节 2: 局部可解释模型无关解释 (LIME)
LIME 的基本思想
LIME 的工作原理：扰动与替代模型
将 LIME 应用于表格数据
LIME 在文本数据上的应用
解读 LIME 解释
使用 Python 实现 LIME
LIME的局限性与注意事项
动手实践：生成 LIME 解释
章节 3: SHapley 可加性解释 (SHAP)
Shapley 值概述
SHAP 值：Shapley 值与模型特征的关联
SHAP 值的特性
KernelSHAP：一种与模型无关的方法
TreeSHAP：针对树模型优化
解读 SHAP 图：力图
解读SHAP图：概览图与依赖图
SHAP 在 Python 中的实现
SHAP值计算：动手实践
章节 4: 比较与应用可解释性技术
LIME 与 SHAP：区别
LIME 与 SHAP：优点与不足
选择LIME和SHAP
回归模型解释的理解
分类模型解释的理解
将可解释性融入机器学习工作流程
常见问题与注意事项
实践：对比 LIME 和 SHAP 输出
LIME 在文本数据上的应用
这部分内容有帮助吗？
- “Why Should I Trust You?”: Explaining the Predictions of Any Classifier, Marco Tulio Ribeiro, Sameer Singh, and Carlos Guestrin, 2016 KDD '16: Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining DOI: 10.48550/arXiv.1602.04938 - 介绍了LIME框架，包括其在文本数据上的应用、扰动方法和局部可解释模型的概念。
limedocumentation, Marco Tulio Ribeiro, 2021 - 提供实现LIME的实用指南和API参考，特别是使用lime.lime_text.LimeTextExplainer类处理文本数据。- Interpretable Machine Learning: A Guide for Making Black Box Models Explainable, Christoph Molnar, 2024 - 提供关于LIME的全面章节，解释其工作原理并用示例说明其在文本数据上的应用，为局部可解释性提供了更广阔的背景。