« LIME » : différence entre les versions


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== Compléments ==
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LIME est particulièrement utilisé pour interpréter les résultats d'algorithmes de type « boîte-noire ».
LIME est particulièrement utile pour interpréter les résultats d'algorithmes de type « boîte-noire », car il est:
 
* Interprétable: LIME fournit une compréhension qualitative entre les variables d’entrée et le résultat.
 
* Localement simple: Le modèle initial est complexe, LIME donne des réponses localement plus simples.
 
* Agnostique: LIME est capable d’expliquer n’importe quel modèle d'apprentissage automatique.


== Français ==
== Français ==

Version du 21 février 2023 à 15:32

Définition

Algorithme et modèle d'apprentissage local qui cherche à expliquer la prédiction d’une donnée par analyse de son voisinage.

Compléments

LIME est particulièrement utile pour interpréter les résultats d'algorithmes de type « boîte-noire », car il est:

  • Interprétable: LIME fournit une compréhension qualitative entre les variables d’entrée et le résultat.
  • Localement simple: Le modèle initial est complexe, LIME donne des réponses localement plus simples.
  • Agnostique: LIME est capable d’expliquer n’importe quel modèle d'apprentissage automatique.

Français

LIME

explications locales interprétables et agnostiques au modèle

Anglais

LIME

Local Interpretable Model-agnostic Explanations


Source : Devoteam

Source: Mémoire de l'Institut des actuaires