DALEX:用于探索和解释的moDel不可知语言
任何未经验证的黑盒模型都是导致失败的途径。不透明导致不信任。不信任导致无知。忽视导致拒绝。DALEX对任何模型进行X光扫描,并帮助探索和解释其行为。机器学习(ML)模型广泛应用于分类中或回归。使用增压、装袋、堆叠或类似技术创建的模型通常由于其高性能而使用。但这种黑盒模型通常缺乏直接的可解释性。DALEX包包含各种方法,有助于理解输入变量之间的链接和模型输出。实现的方法有助于在单个实例的级别上探索模型以及整个数据集的级别。所有模型解释程序都是模型无关的,可以跨不同的模型进行比较。DALEX包是“DrWhy”的基石。AI的可视化模型探索软件包。更多详情请参见(Biecek 2018)<doi:10.48550/arXiv.1806.08915>.
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