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Individual Conditional Expectation

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  1. TOOL · CL_193853 ·

    可解释AI方法综述及其在临床研究中的应用

    本文对可解释机器学习（XML）方法进行了结构化回顾，详细介绍了SHAP、LIME、PDP和ICE图等全局和局部可解释性工具。文章解释了每种方法的机制、输出和局限性，并使用心脏病数据集进行了演示。该回顾强调了XML技术如何提供对预测因子影响的洞察，识别非线性关系和交互作用，并揭示患者层面的风险异质性，最终支持临床研究中更透明和负责任的机器学习应用。