《可解释机器学习》开源书籍项目介绍

《可解释机器学习》开源书籍项目介绍

InterpretableMLBook 《可解释的机器学习--黑盒模型可解释性理解指南》，该书为《Interpretable Machine Learning》中文版 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/InterpretableMLBook

1. 项目基础介绍及编程语言

本项目是一份开源的《可解释机器学习》书籍，旨在为机器学习领域的研究者和工程师提供关于模型可解释性的深入理解和实践指导。项目使用Markdown格式编写，主要编程语言为Python，涉及到的库包括但不限于Pandas、Scikit-learn、Matplotlib等。

2. 项目的核心功能

书籍的核心功能是系统地介绍了机器学习模型的可解释性，内容涵盖从基础理论到具体实践，包括但不限于以下几方面：

• 机器学习模型可解释性的重要性及背景介绍
• 传统机器学习模型的可解释性分析方法
• 深度学习模型的可解释性技术
• 可解释性在自然语言处理、计算机视觉等领域的应用
• 模型评估和改进的方法

3. 项目最近更新的功能

项目最近更新的内容主要包括：

• 新增了基于模型的解释方法，如LIME（局部可解释模型-敏感解释）和SHAP（SHapley Additive exPlanations）的详细讲解和实践案例
• 更新了部分案例代码，使其更加现代化和易于理解
• 增加了关于模型公平性、透明度和可靠性的讨论，以拓宽读者对模型可解释性研究的视野
• 对文本和图像数据集上的模型可解释性分析进行了扩充，提供了更全面的应用案例

InterpretableMLBook 《可解释的机器学习--黑盒模型可解释性理解指南》，该书为《Interpretable Machine Learning》中文版 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/InterpretableMLBook