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人工智能完整词典
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特征交互重要性
一种量化特征之间在模型预测中交互重要性的度量，超越了它们的个体效应。
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全局特征重要性
一种评估每个特征在整个模型预测中重要性的指标，揭示了全局最具影响力的因素。
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模型不可知解释
适用于任何类型模型而无需访问其内部结构的解释技术，提供最大灵活性。
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全局SHAP值
在整个数据集上对SHAP值进行聚合，以理解每个特征对模型预测的全局影响。
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条件依赖图
一种可视化工具，显示特征与模型预测之间的关系，同时以其他特征的值为条件。
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模型不可知反事实解释
一种生成假设示例的方法，用于解释如果输入特征被修改，模型预测会如何变化。
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模型不可知规则提取
一种从黑盒模型的全局行为中提取可解释规则的技术，无需访问其内部结构。
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全局特征效应
分析一个特征对模型预测的全局效应，考虑其与其他特征的所有交互。
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模型无关特征重要性
一种评估特征重要性的方法，不依赖模型结构，使用如排列或消除等技术。
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全局模型解释
分析模型的全局行为，以理解它在整个数据集上如何平均做出决策。
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模型无关部分依赖
一种计算模型预测相对于某个特征的部分依赖的技术，不依赖模型结构。
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全局特征交互
在全局尺度上分析特征之间的交互作用，以理解它们如何共同影响模型预测。
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模型无关特征效应
一种评估特征对模型预测影响的方法，不依赖其内部结构。
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全局模型解释
对模型全局行为的完整解释，包括特征重要性、其效应和交互作用。
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