AIX360

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解释模型实际决策的过程往往杂乱而棘手，IBM Research 的这套开源库试图在一个 Python 包中覆盖大部分相关需求：既包含 LIME、SHAP 这类局部和全局的事后解释器，也提供对比解释、用于挑选代表性样本的 ProtoDash，以及天生就具备可解释性的规则模型。它还拓展了常见范围，加入时间序列解释器，以及忠实度、单调性等代理指标，帮助判断解释是否可靠，而不只是看起来合理。附带的指南和分类树能辅助权衡数据与模型、局部与全局、事后与直接解释之间的取舍，因为没有任何一种解释方法能适用于所有场景。通过 pip 安装即可，接入表格或文本处理流程比较直接。