INTRO毀滅性溫柔
洋祥
介紹
肥來ㄌ
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每個軸代表一個數據點，並標有抽樣區域的半徑。
增加模糊規則 會減少抽樣區域的半徑，提高模型的準確度。
我們使用質性評估方法，具體來說是系統可利用因果性來評估標準，來評估模型的可解釋性，
與LIME進行比較。無論使用者對機器學習的專業程度如何，LIME和模糊模型都能提供解釋。
模糊模型在理解數據、改變詳細程度、因果性以及消除不一致性方面優於LIME，而線性替代模型更加高效。
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...查看更多 收合每個軸代表一個數據點，並標有抽樣區域的半徑。
增加模糊規則 會減少抽樣區域的半徑，提高模型的準確度。
我們使用質性評估方法，具體來說是系統可利用因果性來評估標準，來評估模型的可解釋性，
與LIME進行比較。無論使用者對機器學習的專業程度如何，LIME和模糊模型都能提供解釋。
模糊模型在理解數據、改變詳細程度、因果性以及消除不一致性方面優於LIME，而線性替代模型更加高效。
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