AI Agent系列（4）：可解释AI与因果推理深度实践

AI Agent系列（4）：可解释AI与因果推理深度实践

一、可解释AI技术体系

1. 核心解释技术对比

方法	适用场景	优点	局限
LIME	局部解释	模型无关性	采样稳定性差
SHAP	特征重要性分析	博弈论数学基础	计算复杂度高
ANCHORS	规则提取	忠实度保证	高维数据扩展性差
Counterfactual	反事实推理	提供可操作建议	生成效率较低

2. 动态解释可视化

import shap
from transformers import pipeline

# 创建医疗诊断模型解释器
model = pipeline("text-classification", model="biobert-diagnosis")
explainer = shap.Explainer(model)
shap_values = explainer(["患者持续发热伴淋巴细胞减少"])

# 可视化解释结果
shap.plots.text(shap_values)

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二、因果推理引擎设计

1. 因果图建模框架