标签： 可解释性

决策树是一种监督学习算法，用于解决分类或回归问题，它通过构建树状结构来模拟决策过程。每个内部节点代表一个特征测试，每个分支对应测试结果，而叶节点则输出最终预测值；算法递归地分割数据以最小化不纯度（如基尼指数或熵），生成直观、可解释的模型，便 […]

信任（Trust）是人类社会互动的基础心理机制，指个体或群体对他人、组织或系统在特定情境下表现出的可靠性、诚实性及能力的信念，这种信念基于风险评估和预期满足，涉及认知维度（如理性判断）和情感维度（如情感依赖）。在技术语境下，信任延伸至用户对 […]

模型可信度(Model Trustworthiness)是指人工智能模型在预测、决策或生成内容时表现出的可靠性、公平性、鲁棒性和可解释性等特性，这些特性确保模型的输出能够被用户和利益相关者信任与依赖。可信度高的模型不仅要求预测准确，还需在多 […]

可信赖AI（Trustworthy AI）是指人工智能系统在开发、部署和使用过程中，能够确保其行为公平、可靠、安全、透明、可解释、尊重隐私并具有问责机制的设计框架。它强调AI必须避免偏见、防止错误决策、保护用户数据，并在出现问题时可追溯责任 […]