工具向导的可解释性和透明度提升方法.pptx

工具向导的可解释性和透明度提升方法;信息粒度控制：调整透明度水平，以满足特定用户或任务需求。

可视化工具：通过直观的用户界面展示模型行为和结果。

反事实分析：允许用户模拟更改输入并观察相应输出。

重要性评分：根据不同特征对模型预测进行评分，以识别关键因素。

决策树可视化：以分支结构呈现模型的决策过程，便于理解。

敏感性分析：评估输入变化对模型输出的影响，以揭示模型的鲁棒性。

建模过程可视化：展示模型训练和参数选择过程，揭示模型背后的假设和决策。

预测置信度估计：提供模型预测的置信度估计，反映模型对预测结果的不确定性。;信息粒度控制：调整透明度水平，以满足特定用户或任务需求。;信息粒度控制：调整透明度水平，以满足特定用户或任务需求。;可视化工具：通过直观的用户界面展示模型行为和结果。;可视化工具：通过直观的用户界面展示模型行为和结果。;反事实分析：允许用户模拟更改输入并观察相应输出。;反事实分析：允许用户模拟更改输入并观察相应输出。;重要性评分：根据不同特征对模型预测进行评分，以识别关键因素。;重要性评分：根据不同特征对模型预测进行评分，以识别关键因素。;重要性评分：根据不同特征对模型预测进行评分，以识别关键因素。;决策树可视化：以分支结构呈现模型的决策过程，便于理解。;决策树可视化：以分支结构呈现模型的决策过程，便于理解。;决策树可视化：以分支结构呈现模型的决策过程，便于理解。;决策树可视化：以分支结构呈现模型的决策过程，便于理解。;敏感性分析：评估输入变化对模型输出的影响，以揭示模型的鲁棒性。;敏感性分析：评估输入变化对模型输出的影响，以揭示模型的鲁棒性。;敏感性分析：评估输入变化对模型输出的影响，以揭示模型的鲁棒性。;建模过程可视化：展示模型训练和参数选择过程，揭示模型背后的假设和决策。;建模过程可视化：展示模型训练和参数选择过程，揭示模型背后的假设和决策。;预测置信度估计：提供模型预测的置信度估计，反映模型对预测结果的不确定性。;预测置信度估计：提供模型预测的置信度估计，反映模型对预测结果的不确定性。;预测置信度估计：提供模型预测的置信度估计，反映模型对预测结果的不确定性。;预测置信度估计：提供模型预测的置信度估计，反映模型对预测结果的不确定性。