AI 词汇表
人工智能完整词典
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LIME 方法
局部解释技术，通过对复杂模型的局部近似来解释个体预测。
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SHAP值
一种基于博弈论的方法，用于量化每个特征对模型预测的影响。
9 个术语
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特征重要性
评估机器学习模型决策中各输入变量相对影响的方法。
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模型可视化
用于表示和理解AI模型架构、权重及行为的图形化技术。
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反事实分析
生成最小修改的样本以改变预测，帮助理解决策条件。
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解释规则
从复杂模型中提取可解释的逻辑规则，以解释其行为。
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梯度法
利用梯度技术可视化和解释深度神经网络。
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可解释决策树
基于决策分层结构的模型，提供预测的自然透明度。
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因果可解释性
分析模型中的因果关系，以理解为何做出某些预测。
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可解释性指标
用于评估人工智能模型生成的解释的质量和可靠性的定量指标。
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内在可解释性
原生透明的模型设计不需要训练后的额外解释。
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自然语言解释
生成人类可理解的文本描述，用于解释模型决策。
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多模态可解释性
用于同时处理多种数据类型（文本、图像、音频）的模型解释技术。
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公平审计
对人工智能模型决策中潜在的偏见和歧视进行系统性评估。
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事后可解释性
训练后用于解释原本不透明模型决策的方法。
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