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您能相信您的解释吗？特征归因方法的健壮性测试
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
近年来，面向可解释人工智能（XAI）的高速范式转变已出现。提出了一种针对流行的XAI的模型不可知方法SHapley Additive exPlanations（Shap），解决XAI和建模技术之间的不一致问题。通过算法生成相对特征重要性，并提出了特征重要性方法论的分类体系。观察了几个数据集中解释模型之间的可量化相似性。
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关键要点
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近年来，面向可解释人工智能（XAI）的高速范式转变已出现。
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复杂的机器学习模型在智能任务中蓬勃发展，关注点转向模型的解释性。
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XAI与建模技术之间的不一致可能影响解释性方法的有效性。
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提出了一种模型不可知方法SHapley Additive exPlanations（Shap）来解决这些问题。
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设计了一些算法生成相对特征重要性，并量化解释的质量。
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提出了特征重要性方法论的分类体系，并观察了解释模型之间的可量化相似性。
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