Lilian Weng 撰文讲解如何解释机器学习模型的预测

Lilian Weng 在 Lil'Log 发表综述文章，讲解如何解释机器学习模型的预测。文章从金融、医疗、司法等场景对模型可信度的需求出发，先介绍线性回归、朴素贝叶斯、决策列表、随机森林等自带可解释性的模型，再讲解预测分解、局部梯度解释向量和 LIME 等黑盒模型局部解释方法，并概述 BETA 和 DARPA 的可解释 AI（XAI）项目等全局解释方向。