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我们使用基于 SHapley 加法解释 (SHAP)、局部可解释模型不可知解释 (LIME) 和光梯度增强机 (LightGBM) 的最新可解释人工智能 (XAI) 来分析各种物理农业 (农业) 工人数据集。我们开发了各种有前景的身体感应系统，以增强农业技术进步、培训和工人发展以及安全性。然而，现有的方法和系统不足以深入分析人体运动。因此，我们还开发了可穿戴传感系统 (WS)，它可以通过分析不同农田、草地和花园中的人体动态和统计数据来捕获与农业工人运动相关的实时三轴加速度和角速度数据。在使用用 Python 编写的新程序调查获得的时间序列数据后，我们与真正的农业工人和管理人员讨论了我们的发现和建议。在本研究中，我们使用 XAI 和可视化来分析有经验和缺乏经验的农业工人的多样化数据，以开发一种供农业主管培训农业工人的应用方法。
基于SHAP、LIME和LightGBM的XAI
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