[Full Picture] "Why Should I Trust You?" | Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining

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Source: dl.acm.org

Appears moderately imbalanced

Summary Analysis Research

1. 提出了LIME，一种新的解释技术，可以以可解释和忠实的方式解释任何分类器的预测。

2. 提出了一种通过呈现代表性个体预测及其解释的方法，将任务框架为子模块优化问题。

3. 通过对各种需要信任的场景中的新型实验（包括模拟实验和人类参与者实验）来证明解释的效用。

本文是一篇关于如何理解机器学习模型并评估其可信度、可靠性的文章。作者通过引入LIME（Local Interpretable Model-Agnostic Explanations）来帮助理解机器学习模型并评估其可信度、可靠性。此外，作者还通过子模块优化问题来呈现代表性个体预测及其解释。

尽管本文在理论上得到了很好的回应，但是也存在一些不利之处。例如，作者并没有考虑到使用LIME时存在的风险因素。此外，作者也未能考虑到使用子模块优化问题时存在的风险因素。此外，作者也未能考虑到使用LIME或子模块优化问题时所带来的不合理性或不准确性影响。

此外，作者也未能考虑到使用LIME或子模块优化问题时所带来的不合理性或不准确性影响。此外，作者也未能考虑到使用LIME或子模块优化问题时沿用已有数据集中存在的特定特征对整体效果造成影响、对特定集合中特定样例选出特定特征对整体效果造成影响、对特定集合中特定样例选出特定特征对整体效

机器学习模型风险因素；不合理性或不准确性影响；已有数据集中存在的特定特征；特定集合中特定样例选出特定特征；子模块优化问题风险因素；代表性个体预测及其解释。