机器学习中的可解释性
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了机器学习中的可解释性相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
全局解释性：
Partial Dependence Plot：查看一个特征的变化对预测结果的影响
局部解释性：
Individual Conditional Expectation (ICE)：查看每一个样本对预测结果的影响。
以上是关于机器学习中的可解释性的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
ML：《Interpretability Methods in Machine Learning: A Brief Survey—机器学习中的可解释性方法的简要综述》翻译与解读
机器学习黑盒？SHAP（SHapley Additive exPlanations）使用 XGBoost 的可解释机器学习