AIExplainability360是一个开源工具包，内含机器学习八种前沿的可解释性方法和两个维度评价矩阵。可以帮助用户更好地理解机器学习模型在整个AI应用程序生命周期中使用各种技术预测标签的方式。
八种可解释性算法
通过列生成的布尔决策规则（精简版）广义线性规则模型ProfWeight训练人工智能解释它的决定对比解释法单调属性函数对比解释法解开推断的先验VAE ProtoDash两个维度评价矩阵
忠诚 Faithfulness单调性 Monotonicity
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AI Explainability 360 机器学习可解释性工具箱开源项目
我要开发同款
2022年06月17日作品详情
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