2023年4月11日 · This article is a brief introduction to Explainable AI(XAI) using LIME in Python. It’s evident how beneficial LIME could give us a much more profound intuition behind a given …

2016年2月16日 · In this work, we propose LIME, a novel explanation technique that explains the predictions of any classifier in an interpretable and faithful manner, by learning an interpretable …

LIME. 它是 Local Interpretable Model Agnostic Explanation的缩写。 局部（Local ）意味着它可以用于解释机器学习模型的个别预测。 要使用它也非常的简单，只需要2个步骤：(1) 导入模 …

At the moment, we support explaining individual predictions for text classifiers or classifiers that act on tables (numpy arrays of numerical or categorical data) or images, with a package called …

2023年5月10日 · Dive into Explainable AI (XAI) and learn how to build trust in AI systems with LIME and SHAP for model interpretability. Understand the importance of transparency and …

2023年12月29日 · LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)是一种局部可解释的模型无关解释方法，它可以解释任何模型的任何决策。 LIME的核心思想是通过构建一个简化的 …

2024年6月17日 · SHapley Additive exPlanations (SHAP) and Local Interpretable Model Agnostic Explanation (LIME) are two widely used XAI methods, particularly with tabular data. In this …

6 天之前 · LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) [] has become one of the most widely adopted techniques in the XAI domain, offering local explanations for complex models …

2021年12月17日 · 在本文中，我将介绍两个可以帮助了解模型的决策过程的模型 LIME 和 SHAP。 我们将使用来自 Kaggle 的 糖尿病数据集。 主要关注点是可解释性，因此我们不会花太多时 …

2021年6月30日 · 論文中，提出了局部可解釋性模型 – LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）的概念，為 XAI 的研究提供了一些啟發。 這篇文章就來大家了解 LIME 是如何 …