AI 词汇表
人工智能完整词典
交互式解释界面
图形系统，允许用户动态导航和操作AI模型预测的解释。通过自适应可视化促进对算法决策的个性化探索。
可解释性仪表板
集成式仪表板，以综合方式呈现机器学习模型的全局和局部可解释性指标。结合图表、过滤器和交互式控件，对算法行为进行多维度分析。
交互式SHAP可视化
动态界面，允许探索SHAP（SHapley Additive exPlanations）值，以理解每个特征对预测的影响。提供实时操作，从不同角度分析变量的贡献。
假设分析工具
交互式界面，允许用户修改输入值并立即观察其对模型预测的影响。促进假设情景的探索和对算法决策中因果关系的理解。
反例浏览器
可视化探索工具，用于识别和分析模型出错或给出意外结果的实例。有助于理解模型的局限性并识别有问题的数据模式。
LIME探索器界面
交互式系统，用于在个体预测层面探索LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）解释。允许可视化模型如何局部解释每个决策并调整解释参数。
算法公平性仪表板
专用界面，用于监控和可视化模型预测中根据不同人口群体可能存在的偏见。提供比较分析工具和对检测到的处理差异的警报。
模型查询系统
对话式或基于查询的界面，允许直接询问模型其决策和内部逻辑。将自然语言问题转换为关于模型行为的可理解技术分析。
模型调试界面
一个高级交互式工具，帮助开发者追踪和分析模型做出错误或令人惊讶的决策。它结合了中间数据可视化和决策过程中关键转折点的分析。
决策路径可视化器
一个图形界面，展示数据通过模型层或步骤直到最终预测的完整路径。它有助于识别影响决策的关键节点和连续转换。
模型比较表格
一个交互式界面，同时比较多个模型在相同数据上的解释和性能。它促进了算法之间可解释性和决策行为的比较评估。
交互式敏感性分析器
一个工具，允许通过滑块和动态图表视觉地操作每个变量对模型预测的影响。它揭示了输入-输出关系中的临界阈值和非线性。
相似实例探索器
一个界面，用于识别和可视化对给定预测最具影响力的训练案例。它有助于理解模型基于哪些过去的经验做出当前的决策。
交互式锚点界面
一个通过锚点（Anchors）可视化解释的系统，显示预测保持稳定的充分条件。它允许交互式地探索保证决策鲁棒性的if-then规则。
局部解释控制面板
一个专门用于详细分析模型个体决策的界面，带有缩放和过滤工具。它结合了多种可视化（特征重要性、反例、相似性）以实现全面的局部理解。