实时:本地可解释(模型-认知)可视化解释

复杂机器学习模型的可解释性越来越受到关注。此包有助于了解推动由复杂预测模型(称为黑箱模型)做出的决策。这是通过基于允许更高的交互作用。该方法基于Tulio Ribeiro,Singh,Guestrin(2016)<数字对象标识代码:10.1145/2939672.29339778>.更多详情请参见Staniak,Biecek(2018)<doi:10.32614/RJ-2018-072>.

版本: 1.5.13
取决于: R(≥3.0.2)
进口: 最大似然比,dplyr公司,分解,数据表,森林模型,闪亮的,MASS(质量),ggplot2,戈尔,e1071号
建议: 针织物,rmarkdown公司,测试那个,格尔姆奈特,覆盖(covr),DALEX公司,RWeka公司,丙二醛,建模工具
出版: 2020-01-15
作者: 马特乌斯·斯坦尼亚克[cre,aut],Przemysław Biecek[aut]
维护人员: Mateusz-Staniak<math.uni.wroc.pl>上的Mateusz.Staniak
错误报告: https://github.com/ModelOriented/live/issues
许可证: 麻省理工学院+文件许可证
网址: https://github.com/ModelOriented/live
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引用: 实时引文信息
材料: 自述文件 新闻
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参考手册: 直播.pdf
渐晕图: “案例研究:葡萄酒质量”

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macOS二进制文件: r释放(arm64):现场_1.5.13.tgz,r-oldrel(arm64):现场_1.5.13.tgz,r-release(x86_64):现场_1.5.13.tgz,r-oldrel(x86_64):现场_1.5.13.tgz
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