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
第 1 章测验
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
第 2 章测验
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
第 3 章测验
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
权衡与局限性
实践：对比 LIME 和 SHAP 输出
第 4 章测验
LIME 与 SHAP：优点与不足
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, Carlos Guestrin, 2016 Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (ACM) DOI: 10.1145/2939672.2939778 - 介绍LIME的原创学术论文，详细阐述了其局部可解释性方法和模型无关特性。
- A Unified Approach to Interpreting Model Predictions, Scott M. Lundberg and Su-In Lee, 2017 Advances in Neural Information Processing Systems 30 (NeurIPS 2017) DOI: 10.5555/3295222.3295230 - 引入SHAP的开创性论文，基于Shapley值及其博弈论基础统一了各种可解释性方法。
- Interpretable Machine Learning, Christoph Molnar, 2024 (Lulu.com (self-published, continuously updated online)) - 一本内容全面的在线书籍，对多种可解释性方法进行了深入解释，包括LIME和SHAP的专门章节以及它们之间的比较讨论。
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