可解释性量化方法有哪些？详解5种主流方法

目前可解释性量化的方法主要包括以下几种：

特征重要性：通过计算特征对于模型预测结果的贡献程度来评估特征的重要性。常用的方法有基于树模型的特征重要性（如决策树中的特征重要性、GBDT中的特征重要性等）和基于线性模型的特征权重（如逻辑回归中的系数）。
局部解释：通过解释模型对于单个样本的预测结果，来了解模型在个体层面的决策过程。常用的方法包括LIME（局部解释模型无关性）和SHAP（Shapley Additive Explanations）等。
全局解释：通过解释整个模型的预测结果，来了解模型在整体层面上的决策过程。常用的方法包括决策树、规则提取和特征交互解释等。
可视化解释：通过可视化的方式展示模型的决策过程和特征对预测结果的影响。常用的方法包括决策树可视化、特征重要性图和特征交互图等。
规则提取：通过提取模型中的规则来解释模型的预测过程。常用的方法包括基于决策树的规则提取、基于逻辑回归的规则提取等。

需要注意的是，不同的解释方法适用于不同的模型和任务，选择合适的解释方法需要根据具体情况来确定。