10个用于可解释AI的Python库

XAI的目标是为模型的行为和决定提供有意义的解释，本文整理了目前能够看到的10个用于可解释AI的Python库

什么是XAI？

XAI，Explainable AI是指可以为人工智能（AI）决策过程和预测提供清晰易懂的解释的系统或策略。XAI 的目标是为他们的行为和决策提供有意义的解释，这有助于增加信任、提供问责制和模型决策的透明度。XAI 不仅限于解释，还以一种使推理更容易为用户提取和解释的方式进行 ML 实验。

在实践中，XAI 可以通过多种方法实现，例如使用特征重要性度量、可视化技术，或者通过构建本质上可解释的模型，例如决策树或线性回归模型。方法的选择取决于所解决问题的类型和所需的可解释性水平。

AI 系统被用于越来越多的应用程序，包括医疗保健、金融和刑事司法，在这些应用程序中，AI 对人们生活的潜在影响很大，并且了解做出了决定特定原因至关重要。因为这些领域的错误决策成本很高（风险很高），所以XAI 变得越来越重要，因为即使是 AI 做出的决定也需要仔细检查其有效性和可解释性。

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