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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

比较与应用可解释性技术的测验

测验

章节：比较与应用可解释性技术

测试您对本章概念的理解并进行练习

测验说明

此测验包含 14 道问题来帮助您练习。
您需要至少获得 70% 的分数才能通过。
尝试次数：无限制。
将保留您的最高分数。
请在没有帮助的情况下尝试此测验；但是，如果需要，您可以随时参考章节笔记或使用代码解释器。
完成所有章节测验即可获得课程完成证书。了解更多

问题格式

问题设计得引人入胜，侧重于理解、应用和解释，而不是死记硬背。期待基于场景的问题，测试您应用所学知识的能力。

尝试记录

最佳分数和测验尝试将显示在这里。

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