我正在使用LIME来解释我的随机森林模型。一切都很好。但是，我不太了解生成的图像。以自述文件中的示例为例：
它如何用 1.00 预测有毒但仍有 0.13 概率的 gill-size=broad ？还是我误解了表格？
我已经在github 项目中问过这个问题，但没有得到任何答案。
LIME 随机森林解释：
数据挖掘
随机森林
可解释的ai
2022-03-03 06:49:50
1个回答
我认为答案主要在于这些只是近似值，由于数据集小和决策树的性质，它们并不是非常精确。预测实际上是 1.0（我猜所有的树叶都完全同意预测）。
如果 gill_size != broad，它仍然是 1.0，你可以说（1.13 没有意义）。但也许如果 gill_size != 宽和 odor != 臭，你可以预期概率约为 1.0 + 0.13 - 0.26 = 0.87。