文件名称：xai_resources:与XAI（可解释的人工智能）相关的有趣资源
文件大小：11.27MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-18 02:07:11
interpretability xai interpretable-machine-learning R
与XAI（可解释的人工智能）相关的有趣资源 文件 2020年 ； Kevin Fauvel，VéroniqueMasson，ÉlisaFromont； 我们的研究旨在提出一种新的性能可解释性分析框架，以评估和基准化机器学习方法。 该框架详细介绍了一组可对现有机器学习方法的性能解释性评估进行操作的特征。 为了说明该框架的用法，我们将其应用于基准当前最新的多元时间序列分类器。 ； Peyman Rasouli和Ingrid Chieh Yu； 在基于扰动的解释方法中，定义代表性的位置是一项紧迫的挑战，这会影响解释的准确性和正确性。 我们通过提出一种强大且直观的方法来解决此问题，该方法使用自适应邻域生成（EXPLAN）来解释黑盒分类器。 EXPLAN是一种基于模块的算法，由密集数据生成，代表性数据选择，数据平衡和基于规则的可解释模型组成。 它考虑了从黑匣子决策函数得出的邻接信息以及用于为所说明
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