> ML_KUTUPHANE // LIME_v1.0
LIME
Marco Tulio Ribeiro / University of Washington — Bireysel kara kutu tahminlerini açıklamak için Yerel Yorumlanabilir Modelden Bağımsız Açıklamalar.
privacy-security-optimizationv0.2.0.1BSD-2-Clausequalified
Model Eğitimi (Training)
Bu kütüphane optimize edilmiş bir inference motorudur; model eğitimi için kullanılmaz.
Model Sunumu (Inference)
Inference Hızlandırıcıları:
CPU
Hedef Ortamlar (Targets):server
Neleri Sağlar (Ne Yapar)
- +Karmaşık kara kutu modellerini yerel olarak yorumlanabilir doğrusal modellerle yaklaştıran yerel vekil açıklanabilirlik
- +Kategorik ayrıklaştırma ve öznitelik ağırlıklandırmalı tabüler açıklayıcı
- +Doküman sınıflandırmasını yönlendiren olumlu/olumsuz kelimeleri vurgulayan metin açıklayıcı
- +Bilgisayarla görme tahminlerini yönlendiren süperpiksel bölgelerini vurgulayan görüntü açıklayıcı
Neleri Sağlamaz (Ne Yapmaz)
- -Matematiksel tutarlılık veya toplanabilirlik aksiyomlarını garanti etme (SHAP'ın aksine)
- -Tüm veri kümesi genelinde küresel açıklamalar sağlama (kesinlikle örnek başına yerel açıklamalar)
- -Uç mikrodenetleyicilerde çalışma
>Uygun İş Tipleri
- Belirli bir müşteri destek e-postasının neden "yüksek aciliyet" olarak sınıflandırıldığını açıklama
- Bir nöral ağın bir görüntüyü neden tıbbi bir anomali olarak sınıflandırdığını yönlendiren görsel süperpikselleri açıklama
- Belirgin model kusurları için bireysel tahminleri sağlamlık kontrolünden geçirme (örn. karı kurt olarak sınıflandırma)
>Uygun Olmayan İş Tipleri
- Tüm veritabanı genelinde küresel öznitelik önemi (SHAP TreeSHAP kullanın)
- Oyun kuramı tabanlı matematiksel tutarlılık gerektiren mevzuat uyumluluğu
Veri Yerleşimi ve İkameti
Yalnızca yerel bellekte çalışır. Sıfır harici çağrı.
Güvenlik Değerlendirmesi
İzin verici BSD-2-Clause lisansı.
Operasyonel Metrikler ve Bilinen Kısıtlar
Olgunluk:mature
Öğrenme Eğrisi:low
Operasyon Yükü:low
Maliyet Seviyesi:free-oss
> Bilinen Kısıtlamalar:
- Örnek etrafındaki rastgele örnekleme, aynı girdiler üzerinde yapılan birden fazla çalıştırmada öznitelik ağırlıklarında hafif kararsızlığa yol açabilir.
İlişkili Üretim Arıza Paternleri (Incidentpedia)
Bu kütüphaneyi üretimde kullanırken aşağıdaki arıza senaryolarına karşı fail-closed korumalar uygulayın:
> Birincil Kanıt ve Doğrulama Kaynakları
LIME Documentationofficial-docs • 0.2.0.1
2026-09-25HIGH