酸橙 该项目旨在说明机器学习分类器（或模型）的功能。 目前，我们支持使用称为lim的程序包（对本地可解释的模型不可知的解释的简称）来解释针对文本分类器或作用于表（数字或分类数据的numpy数组）或图像的分类器的各个预测。 石灰是基于提出的工作（）。 这是促销视频的链接： 我们的计划是添加更多软件包，以帮助用户理解机器学习并与之进行有意义的交互。 Lime可以解释具有两个或更多类的任何黑匣子分类器。 我们所需要的就是分类器实现一个函数，该函数接收原始文本或numpy数组，并为每个类输出概率。