局部可解释性分析

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，深度学习模型在各个领域取得了显著的成果。深度学习模型往往被视为“黑盒”，其内部机制难以解释。为了解决这一问题，可解释AI（Explainable AI，XAI）应运而生。本文将围绕

摘要：随着机器学习技术的快速发展，模型的可解释性成为了一个重要的研究方向。本文以GNU Octave语言为工具，探讨了模型可解释性评估的开发技术，包括特征重要性分析、局部可解释性分析以及模型可视化等方面。通过实际案