1、利用 Python 实现可解释的机器学习

利用 Python 实现可解释的机器学习

1. 可解释机器学习简介

可解释机器学习（Interpretable Machine Learning），也被称为可解释人工智能（Explainable AI，XAI），是一系列不断发展的方法，可用于从模型中学习，并使模型更安全、公平和可靠。在人工智能逐渐取代软件和人类的当下，机器学习模型被视为一种更“智能”的软件形式。然而，与传统软件不同，机器学习模型的逻辑并非由人类明确编程，其行为难以直接预测。因此，对机器学习模型进行解释至关重要，它能帮助我们理解模型的决策过程，发现并纠正模型的错误，避免潜在的危害。

1.1 适合的人群

• 具备机器学习和 Python 编程基础的初学者和学生。
• 有责任解释和改进所开发和维护的人工智能系统的数据专业人员。
• 希望扩展技能，掌握最新解释方法和偏差缓解技术的机器学习工程师和数据科学家。
• 希望深入了解工作实施细节，以便更好地指导工作的人工智能伦理官员。
• 希望将可解释机器学习引入业务，以遵循公平、问责和透明原则的人工智能项目经理和企业领导者。

1.2 学习环境准备

要充分利用相关知识，你需要一个 Python 3.6+ 的 Jupyter 环境。你可以选择以下两种方式之一来搭建环境：
- 本地安装：通过 Anaconda Navigator 或使用 pip 从零开始在本地机器上安装。
- 基于云的环境：使用 Google Colaboratory、Kaggle Notebooks、Azure Notebooks 或 Amazo