文件名称:
Explainable_AI：可解释的AI笔记本和项目的集合-源码
开发工具:
文件大小: 1mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-27
详细说明：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。
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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