颜色分类leetcode MeLIME——机器学习模型有意义的本地解释。在这个项目中，我们引入了改进局部解释的策略，同时考虑用于训练黑盒模型的数据分布（在流形上）。与其他技术相比，MeLIME在不同ML模型上产生更有意义的解释，并能对各种类型的数据进行操作。MeLIME概括了LIME方法，允许更灵活的扰动采样和使用不同的局部可解释模型。此外，我们对本地可解释模型的标准训练算法进行了修改，以促进更可靠的解释，甚至允许生成反事实示例。

MeLIME功能：

  1. MeLIME可以应用于任何ML模型。

  2. 您可以使用不同的本地可解释模型生成解释：线性模型、决策树、基本统计测量。

  3. 您也可以轻松实现自己的解释模型。

要为您的ML模型创建有意义的特征空间，可以使用四种策略：

  • KDEGen：核密度估计器（KDE）。

  • KDEPACGen：带有PCA转换的KDE。

  • VAEGen：变分自动编码器。

  • Word2VecGen：使用word2vec表示标记。

同样，您也可以实现您的生成器。

如何使用：

使用Python虚拟环境安装。