![[可解释机器学习]Task06：LIME算法学习一、 LIME算法讲解二、LIME论文逐句精读](/uploads/reation/bcimg12.png)
[可解释机器学习]Task06：LIME算法学习一、 LIME算法讲解二、LIME论文逐句精读
LIME是一种模块化和可扩展的方法，可以对任何模型做可解释性分析的预测。还引入了SP-LIME，这是一种选择代表性和非冗余预测的方法，为用户提供了模型的全局视图。论文中实验表明，解释对于文本和图像领域中与信任相关的任务中的各种模型都很有用，可供非专业人士使用。比较麻烦，因为要对待测数据进行扰动，RGB三个通道的像素矩阵很难在像素层面上进行扰动，得自己设计一套扰动的范式。把模型预测的结果作为标注 ，扰动的样本作为特征，去训练一个可解释的模型。得到了每一个特征的重要性可以分析出可解释分析的结果。
