AI 词汇表
人工智能完整词典
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保真度
量化衡量解释忠实反映底层模型真实行为能力的指标，通过解释预测与原始模型预测之间的相关性进行评估。
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稳定性
衡量对相似或轻微扰动输入生成解释一致性的指标，确保解释在面对数据微小变化时的鲁棒性。
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可理解性
评估人类解释和理解解释的容易程度的指标，通常通过解释表示的语言或结构复杂性来衡量。
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相关性
量化解释中突出特征与模型预测相关程度的分数，通过对影响变量赋予的重要性进行评估。
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完整性
评估解释是否捕获了所有对模型决策做出贡献的相关因素，没有遗漏对完整解释至关重要的信息的指标。
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一致性
量化同一模型生成的不同解释之间逻辑一致性的指标，确保对相似预测的解释不存在矛盾。
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敏感性
评估解释如何随输入特征变化而变化的分数，衡量解释方法对数据修改的响应能力。
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鲁棒性
量化解释对恶意扰动或对抗性攻击抵抗能力的指标，确保在退化条件下解释的可靠性。
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置信度分数
评估与解释相关的确定性程度的数值指标，反映AI模型提供的解释的可靠性。
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解释深度
衡量解释细节和粒度水平的指标，量化模型内部机制被揭示的深度。
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覆盖率
评估可解释性方法实际解释的模型实例或特征比例的分数，衡量适用性的范围。
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计算时间
量化衡量生成解释所需时间复杂度的指标，直接影响解释方法的实用性和可扩展性。
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解释精度
评估解释定量准确性的指标，衡量分配的重要性权重与特征对预测的实际影响之间的匹配程度。
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粒度
定义解释细节水平的指标，从模型的全局解释到针对每个单独预测的局部解释。
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局部保真度
衡量单个预测解释准确性的特定指标，评估模型局部行为与其解释近似之间的匹配程度。
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全局保真度
量化解释忠实表示模型在所有预测上的全局行为能力的指标，衡量全局近似的准确性。
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