道德和可解释人工智能的关键工具

Morality and key tools for explainable artificial intelligence

一个指南：帮助您创建可靠且健壮的模型的基本库和工具包

机器学习模型通过提供出色的预测能力，革新了许多领域。然而，随着这些模型变得越来越普遍，确保公平性和可解释性已成为一个关键问题。构建公平和透明的模型是建立信任、避免偏见和减轻意外后果的伦理要求。幸运的是，Python提供了大量强大的工具和库，使数据科学家和机器学习从业者能够直面这些挑战。事实上，各种各样的工具和资源可能使数据科学家和利益相关者不知道该使用哪些工具。

本文深入探讨了公平性和可解释性，介绍了一系列精选的Python包，涵盖了各种解释性工具。这些工具使研究人员、开发人员和利益相关者能够深入了解模型行为、理解特征的影响，并确保在他们的机器学习努力中公平性。

免责声明：我仅关注三个不同的软件包，因为这三个软件包包含了大部分人可能需要的可解释性和公平性工具。然而，荣誉提及的列表可以在文章的最后找到。

InterpretML

GitHub：https://github.com/interpretml/interpret

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文档：https://interpret.ml/docs/getting-started.html

可解释模型在机器学习中起着至关重要的作用，通过揭示它们的决策机制来提高信任度。这种透明度对于合规性、伦理考虑和获得用户接受至关重要。InterpretML [1] 是由微软研究团队开发的开源软件包，将许多关键的机器学习可解释性技术集成在一个库中。

事后解释

首先，InterpretML包括许多事后解释算法，以揭示黑盒模型的内部机制。这些算法包括：