摘要：本部分是来自大纲 模型可解释的一个子分支。 部分依赖图可以表示1个或者2个特征对模型的预测结果所能产生的边际效应。同时也能展示1个特征和label直接是否具有：线性相关性、单调性等。 当我们把pdp应用在线性回归上的时候，通过pdp，我们能够计算每个特征与label之间的线性相关性，其公式表述为 \ 阅读全文

摘要：ICE是模型可解释中，作为局部可解释的一个分支。 本质上就对每一个样本，通过改变某个特征取值而观测模型做出的预测变化的方式以解释模型。 阅读全文

摘要：模型的性能虽然很重要，但是知道我们的模型为什么做出这样或那样的预测也非常重要。为什么模型会预测对？为什么模型会预测错？ 说到模型可解释，就和算法其本身的原理相关的，因此可解释模型的框架基本可以从几个角度入手 可自解释模型 基于样例(Example-based) 局部可解释方法(Local Model 阅读全文