« LIME » : différence entre les versions
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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. | |||
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Dernière version du 28 janvier 2024 à 11:05
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
Sources
Contributeurs: Claude Coulombe, Imane Meziani, wiki
