What-If Tool：机器学习模型的可视化探索工具
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wh/what-if-tool 1. 项目基础介绍与主要编程语言
What-If Tool（WIT）是一个由PAIR-code团队开发的机器学习模型探索工具。该工具旨在为用户提供一个直观、简单的方式来理解黑箱分类或回归模型。通过可视化的界面，用户无需编写代码即可对训练好的模型进行交互式探索。该项目主要使用Python编程语言，同时利用了TensorFlow、Keras等深度学习框架。
2. 核心功能
What-If Tool的核心功能包括：
- 模型性能分析：用户可以通过工具来观察模型在不同数据子集上的性能，了解模型的准确性、公平性等指标。
- 模型预测可视化：工具允许用户对大量样本进行预测，并通过多种方式可视化预测结果。
- 模型调试：用户可以手动或程序化地编辑样本，然后重新通过模型进行预测，观察修改后的结果。
- 模型解释性：工具支持显示每个输入特征相对于每个预测的归因值，帮助用户理解模型预测的依据。
3. 最近更新的功能
最近更新的功能包括：
- 增强的归因值显示：在最新版本中，WIT增强了归因值的显示功能，使得用户可以更清晰地看到每个特征对预测结果的影响。
- 扩展的模型支持：工具现在支持更多类型的模型，包括非TensorFlow模型，只要用户提供正确的输入输出规范。
- 改进的交互界面：用户界面得到了进一步优化，使得交互更加流畅和直观。
- 新增的示例和教程：项目文档中新增了更多的示例和教程，帮助用户更快地上手使用WIT。
通过这些更新，What-If Tool不仅增强了其功能，还提升了用户体验，成为了一个更加实用的机器学习模型探索工具。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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