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CohEx：一种通用的群体解释框架
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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，可解释人工智能（XAI）快速发展，关注如何解释复杂模型的数据。针对Shapley Additive Explanations（Shap），提出了一种模型不可知的方法，通过系统扰动分析生成特征重要性。该算法在动态推理下评估机器学习和深度学习的解释质量，并提出特征重要性方法的分类体系，衡量一致性和模型间相似性。
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关键要点
- 近年来，可解释人工智能（XAI）快速发展，关注如何解释复杂模型的数据。
- 提出了一种模型不可知的方法，针对Shapley Additive Explanations（Shap）进行系统扰动分析。
- 该算法在动态推理下评估机器学习和深度学习的解释质量。
- 提出特征重要性方法的分类体系，衡量一致性和模型间相似性。
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