XAI的目标是为模型的行为和决定提供有意义的解释,本文整理了目前能够看到的10个用于可解释AI的Python库
什么是XAI?
XAI,Explainable AI是指可以为人工智能(AI)决策过程和预测提供清晰易懂的解释的系统或策略。XAI 的目标是为他们的行为和决策提供有意义的解释,这有助于增加信任、提供问责制和模型决策的透明度。XAI 不仅限于解释,还以一种使推理更容易为用户提取和解释的方式进行 ML 实验。
在实践中,XAI 可以通过多种方法实现,例如使用特征重要性度量、可视化技术,或者通过构建本质上可解释的模型,例如决策树或线性回归模型。方法的选择取决于所解决问题的类型和所需的可解释性水平。
AI 系统被用于越来越多的应用程序,包括医疗保健、金融和刑事司法,在这些应用程序中,AI 对人们生活的潜在影响很大,并且了解做出了决定特定原因至关重要。因为这些领域的错误决策成本很高(风险很高),所以XAI 变得越来越重要,因为即使是 AI 做出的决定也需要仔细检查其有效性和可解释性。
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