问可解释的ML算法与透明ML算法
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Data Science用户

提问于 2021-08-07 18:49:31

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可解释算法和透明算法有什么区别？特别是，是否有可解释但不透明的算法？

更新:在这个职位中，我们定义了可解释性和可解释性，并展示了这两个概念的不同之处。问题是透明度是否不同于(或两者)可解释性或可解释性。

发布于 2021-08-07 20:16:19

在这个链接中，作者描述了模型透明性和可解释性(即可解释性)之间的区别在于它们解决人工智能中黑箱问题的方法。

透明性通过使用简单的模型(如线性回归)来解决这个问题，这些模型是众所周知的，使用起来很容易遵循步骤。然而，可解释性通过使用统计方法试图获得对黑匣子的洞察力来解决这个问题。

最流行的统计方法是局部可解释模型-不可知论解释框架(LIME)。这就是引用的地方

这个框架是在这个纸中提出并进一步解释的，它还附带了一个名为酸橙的python包。

使用上述框架回答您的第二个问题，深层神经网络可以解释(即可解释)，而不一定是透明的。

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原文链接：

https://datascience.stackexchange.com/questions/99827

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