Explainable_AI:可解释的AI笔记本和项目的集合

上传者: 42097533 | 上传时间: 2026-02-12 22:43:56 | 文件大小: 1.02MB | 文件类型: ZIP
可解释的AI 打开机器学习模型的“黑匣子”不仅在理解我们创建的模型,而且还可以将见解传达给其他人方面具有巨大的意义。 当我遇到可解释的AI的不同用例时,我正在将见解提炼成可管理的块并公开共享。 多重回归模型的可解释性 演示一种使用探索多元回归模型的可。 查看ipynb(建议在下载并运行整个笔记本) 将Shapely值应用于多元线性回归模型,以探索特征对多种输出/标签的影响。

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