可解释的机器学习：让黑盒模型透明化——决策树、SHAP、LIME实践指南

本书深入浅出地讲解可解释机器学习概念，涵盖决策树、线性回归等简单模型，以及特征重要性、累积局部效应、Shapley值和LIME等模型无关方法。帮助数据科学家和机器学习从业者理解并应用解释技术，提升模型透明度和可信度。226页干货，适合所有对机器学习解释性感兴趣的读者。核心数据:226页, 3类解释方法, 1个开源书籍。

覆盖 2021 年,全文约 226。

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适合机器学习从业者、数据科学家、统计学家等读者参考。

重点分析了互联网、机器学习、SHAP、LIME等议题。