52、可解释人工智能框架对比与激光雷达在自动驾驶中的应用

可解释人工智能框架对比与激光雷达在自动驾驶中的应用

在当今科技飞速发展的时代，机器学习和自动驾驶技术成为了研究的热点。可解释人工智能（XAI）对于理解复杂模型的决策过程至关重要，而激光雷达（LIDAR）技术在自动驾驶中为车辆的安全行驶提供了关键支持。本文将深入探讨三种可解释人工智能框架（LIME、ELI5和SHAP）的特点，并介绍激光雷达在自动驾驶中的应用及相关算法。

可解释人工智能框架研究

随着机器学习模型的复杂度不断增加，它们逐渐变成了“黑盒”，其输出结果难以解释。可解释人工智能（XAI）应运而生，它旨在让人工智能的解决方案结果能够被人类理解。在本研究中，选择了LIME、ELI5和SHAP这三种框架来解释机器学习模型的输出。

研究框架与模型选择

研究针对一个关于葡萄牙银行营销活动中客户是否购买产品的分类问题，训练了四种机器学习模型，按照复杂度递增的顺序分别为：逻辑回归、决策树、随机森林和XGBoost。

• 逻辑回归 ：利用概率阈值进行分类。
• 决策树和随机森林 ：基于树的模型，通过分层决策得出结果。
• XGBoost ：一个优化的机器学习库，在梯度提升框架下实现机器学习算法，并提供并行树提升。

对于每个构建的模型，使用这三种可解释性框架对一个随机数据点的输出进行解释，并观察和分析各框架对不同类型模型的响应。

实验设置与评估指标

所有模型都在同一数据集上进行训练和验证，并使用随机数据点通过三