使用SHAP或LIME解释模型的预测结果：揭示黑箱模型的透明度

使用SHAP或LIME解释模型的预测结果：揭示黑箱模型的透明度

引言

在机器学习领域，尤其是在深度学习和集成学习的广泛应用下，模型的预测往往像一个“黑箱”，即我们无法直接理解模型是如何从输入数据中做出预测的。这种情况虽然提高了预测准确性，但也带来了“可解释性”上的问题。为了解决这个问题，越来越多的研究和工具应运而生，其中 SHAP（SHapley Additive exPlanations）和 LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）是目前最流行的两种模型解释方法。

这两种方法提供了可解释的框架，让我们可以对复杂的机器学习模型的预测结果进行拆解和理解。它们不仅能帮助我们理清模型的决策依据，还能让我们发现模型的潜在问题，如偏见和不合理的预测。

在本文中，我们将详细介绍如何使用 SHAP 和 LIME 来解释机器学习模型的预测结果，并通过实际代码示例来展示如何将这些工具应用到你的项目中。

目录

1. 什么是模型可解释性？
2. SHAP：Shapley