怎样利用因果推断技术为AI决策提供更深层次的可解释性?
导言:为什么我们需要因果解释? 在AI模型部署中,可解释性(XAI)是信任和合规性的基石。然而,传统的XAI方法如LIME和SHAP,本质上是基于特征的局部相关性(Association)。它们能回答“哪些特征导致了当前的预测结果?”,但无...
导言:为什么我们需要因果解释? 在AI模型部署中,可解释性(XAI)是信任和合规性的基石。然而,传统的XAI方法如LIME和SHAP,本质上是基于特征的局部相关性(Association)。它们能回答“哪些特征导致了当前的预测结果?”,但无...