facet:人类可解释的AI

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文件名称：facet:人类可解释的AI
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更新时间：2021-03-18 22:45:17
python data-science machine-learning statistics simulation FACET是用于人类可解释的AI的开源库。它结合了复杂的模型检查和基于模型的仿真，可以更好地解释您监督的机器学习模型。 FACET由以下关键组件组成： 模型检查 FACET引入了一种新算法来量化ML模型中要素之间的依存关系和相互作用。这种用于人类可解释的AI的新工具为流行的方法提供的观察级解释增加了新的全局视角。要了解有关FACET的模型检查功能的更多信息，请参见下面的入门示例。 模型模拟 FACET的模型仿真算法使用ML模型进行虚拟实验，以帮助确定可优化预测结果的方案。为了量化仿真中的不确定性，FACET利用了一系列自举算法，包括固定的和分层的自举程序。有关FACET引导程序仿真的示例，请参见下面的快速入门示例。 增强的机器学习工作流程 FACET提供了高效而透明的机器学习工作流程，并通过新的模型选择，检查和仿真功能增强了久经考验的流水线范式。 还引入了 []的scikit-learn