问什么是“代孕模式”？

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“代理”只是一个代言或代理。在数据科学中，“代理”一词不止一种使用(贝叶斯超参数优化应运而生)。对于可解释性，它似乎主要是指一个更可解释的模型(可能是线性/logistic回归)，它被训练成近似于主模型，通常是黑匣子，模型(可能是增强树或神经网络)。

参见例如https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/global.html。(作者将石灰称为“局部代孕”方法，并将“全局代孕”方法加以区分，但我习惯于将“代孕代孕”作为全球代孕法。)

代理模型是给定函数的近似模型。

原始函数通常是一个黑箱函数，我们可以根据这些样本进行采样，我们可以对代理模型进行优化，以逼近原始函数的行为。

一个代理模型可以是一个神经网络，一个集成方法，一个高斯过程，可以解释和使用以后的可解释性。