AI 詞彙表
人工智能完整詞典
200
類別
2,608
子類別
30,011
術語
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决策树可视化
模型决策的树状图形表示，显示决策节点、条件分支和结果叶子，用于解释模型的逻辑路径。
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特征重要性图
有序条形图，量化每个输入变量对模型预测的相对影响，便于识别决定性因素。
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SHAP摘要图
结合SHAP值和特征重要性的图表，揭示每个特征在整个数据集上对预测的方向性影响。
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类别激活图
CNN特征图的加权可视化，空间指示模型在识别图像中特定类别时的关注区域。
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特征交互图
3D或热力图可视化，显示一个特征对预测的影响如何随另一个特征值的变化而改变。
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反事实可视化
输入数据所需最小修改的图形表示，以改变模型预测，帮助理解决策阈值。
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模型无关可视化
通用可视化技术，适用于任何模型类型，无需访问其内部参数，如PDP或LIME，实现广义可解释性。
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注意力可视化
显示输入数据不同部分之间注意力权重的图表（句子中的单词、图像中的区域），揭示模型学习到的关系。
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基于梯度的解释
使用输出相对于输入的梯度可视化，量化和显示每个特征对最终预测的影响。
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决策流程图
用标准化符号表示过程、决策和结果的流程图，顺序展示模型的决策步骤。
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置信区间可视化
显示预测周围置信区间的图表，表示模型的不确定性及其决策的可靠性。
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规则提取可视化
以可解释的图表或决策表形式，图形化表示从复杂模型（黑盒）中提取的逻辑规则。
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基于实例的解释
针对特定预测的定制可视化，显示影响特征和导致该特定决策的类似示例。
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全局与局部解释
全局解释（模型整体行为）与局部解释（个体预测）之间的视觉比较，以识别一致性和异常。
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树解释器
可视化工具，将决策树的每个预测分解为个体特征的贡献，显示每个变量如何影响最终结果。
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