GraphLIME:这是GraphLIME的Pytorch实现

图形 GraphLIME是节点分类任务中GNN的模型不可知的，局部的和非线性的解释方法。 它使用Hilbert-Schmit独立标准（HSIC）Lasso，这是一个非线性可解释模型。 可以在看到更多详细信息。 这个仓库通过使用令人印象深刻的GNN库实现GraphLIME，并重现了过滤掉无用特征的结果。 即论文中的图3。 安装 只需使用pip即可安装。 > pip install graphlime 用法 此实现易于使用。 您需要做的就是确认模型首先输出对数概率（例如， F.log_softmax()输出），然后实例化GraphLIME对象，最后通过调用explain_node()方法解释特定的节点。 from graphlime import GraphLIME data = ... # a `torch_geometric.data.Data` object model =