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在机器学习非线性模型或重要复杂性模型的领域中，例如某些集合方法或神经网络，需要其他工具来识别用于进行模型预测的“重要”变量。其中一些工具是Shap（https://shap.readthedocs.io/en/latest/），lime（https://github.com/marcotcr/lime）或已经包含一组可解释的模型的工具（captum ai（captum ai（chattps://captum.ai/））。那是可能的解释（全局说明）中最重要的变量（特征）和对患者预测的解释性（局部解释）的解释。在这个研讨会中，参与者将学习整合以通用形式中的机器学习中使用的解释和工具的挑战和优势。，但也将其专门应用于医疗保健申请
启蒙工作室AI＆Law：技术和法律...
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