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 black-box model’s decision-making process while providing solid insights on the inherent dataset.

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 model locally around the prediction.

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) 导入模块，(2) 使用训练值、特征和目标拟合解释器。

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 lime (short for local interpretable model-agnostic explanations). Lime is based on the work presented in this paper (bibtex here for citation). Here ...

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 fairness in AI-driven decisions.

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模型来解释原始模型的决策过程。 LIME的主要步骤包括： 随机邻域采样：从原始数据集中随机抽取邻域数据。 简化模型训练：在邻域数据上训练一个简化模型。 解释：使用简化模型解释原始模型的决策。 SHAP (SHapley Additive exPlanations)是一种基于代价 函数 的解释方法，它可以解释 …

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 perspective piece, we discuss the way the explainability metrics of these two methods are generated and propose a framework for interpretation of their outputs, highlighting ...

2025年3月31日 · 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 by providing insights into how individual decisions are made. Despite its popularity, LIME faces several challenges, including instability [94, 104, 33, 21, 86, 63, 59], computational inefficiency [], and limitations in ...

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间尝试拥有花哨的模型。 stratify =y, . random_state = 13) 它是 SHapley Additive exPlanations的缩写。 该方法旨在通过计算每个特征对预测的贡献来解释实例/观察的预测。 a single row, to have more data for plot. SHAP有许多用于模型解释的可视化图表，但我们将着重介绍其中的几个。 特征重 …

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 是如何解釋模型的吧！ 人工智慧所面臨的挑戰，如何打開黑盒子？ 假設我們利用特徵 x₁ 與 x₂ 建立了一個複雜且準確的模型 f (x) 去預測個體是...