黑盒分类器的上下文局部解释方法
机器学习
2019-10-03 v1 机器学习
摘要
我们引入一种称为CLE的新的模型无关解释技术，用于解释任何分类器的预测。CLE通过使用可解释模型在局部逼近该模型，为预测提供忠实且可解释的解释。我们通过解释文本、表格和图像分类的不同模型展示了CLE的灵活性，并通过模拟用户实验展示了其保真度。
引用
@article{arxiv.1910.00768,
title = {Contextual Local Explanation for Black Box Classifiers},
author = {Zijian Zhang and Fan Yang and Haofan Wang and Xia Hu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.00768},
year = {2019}
}