INTRO毁灭性温柔
洋祥
介绍
肥来ㄌ
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每个轴代表一个数据点，并标有抽样区域的半径。
增加模糊规则 会减少抽样区域的半径，提高模型的准确度。
我们使用质性评估方法，具体来说是系统可利用因果性来评估标准，来评估模型的可解释性，
与LIME进行比较。无论使用者对机器学习的专业程度如何，LIME和模糊模型都能提供解释。
模糊模型在理解数据、改变详细程度、因果性以及消除不一致性方面优于LIME，而线性替代模型更加高效。
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...查看更多 收起每个轴代表一个数据点，并标有抽样区域的半径。
增加模糊规则 会减少抽样区域的半径，提高模型的准确度。
我们使用质性评估方法，具体来说是系统可利用因果性来评估标准，来评估模型的可解释性，
与LIME进行比较。无论使用者对机器学习的专业程度如何，LIME和模糊模型都能提供解释。
模糊模型在理解数据、改变详细程度、因果性以及消除不一致性方面优于LIME，而线性替代模型更加高效。
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