InterpretML

InterpretML: A Unified Framework for Machine Learning Interpretability

https://github.com/microsoft/interpret

InterpretML 是一个为实践者和研究者提供机器学习可解释性算法的开源 Python 软件包。InterpretML 能提供以下两种类型的可解释性：（1）明箱（glassbox），这是针对可解释性设计的机器学习模型（比如线性模型、规则列表、广义相加模型）；（2）黑箱（blackbox）可解释技术，用于解释已有的系统（比如部分依赖、LIME）。这个软件包可让实践者通过在一个统一的 API 下，借助内置的可扩展可视化平台，使用多种方法来轻松地比较可解释性算法。InterpretML 也包含了可解释 Boosting 机（Explanable Boosting Machine，EBM）的首个实现，这是一种强大的可解释明箱模型，可以做到与许多黑箱模型同等准确的性能。

其他库

参考吐血整理！绝不能错过的24个顶级Python库

LIME

“Why Should I Trust You?” Explaining the Predictions of Any Classifier

https://github.com/marcotcr/lime

LIME是一种算法（库），可以解释任何分类器或回归量的预测。LIME是如何做到的呢？通过可解释的模型在局部不断接近预测值，这个模型解释器可用于生成任何分类算法的解释。

在机器学习模型中建立信任（在Python中使用LIME）

H2O

https://github.com/h2oai/mli-resources

H2O的无人驾驶AI，提供简单的数据可视化技术，用于表示高度特征交互和非线性模型行为，通过可视化提供机器学习可解释性（MLI），说明建模结果和模型中特征的影响。

机器学习可解释性

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