Machine learningExplainable AI

LIME: تفسيرات النماذج المحلية القابلة للتفسير (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)

قدم ريبيرو وسينغ وغوستрин (Ribeiro, Singh, and Guestrin) في عام 2016 طريقة LIME، التي تفسر تنبؤات أي مصنف أو مُقدِّر صندوق أسود (black-box) عن طريق بناء نموذج بديل بسيط ومخلص محليًا حول تنبؤ واحد محل الاهتمام. بدلاً من تفسير النموذج العام، تركز LIME على سبب تصنيف مثيل معين بالطريقة التي تم بها، مما يجعل النماذج المعقدة مثل الشبكات العصبية العميقة وطرق التجميع قابلة للتفسير للمستخدمين النهائيين وخبراء المجال والمدققين.

افتح في MethodMindقريبًافيديوقريبًاDownload slides

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

المصادر

  1. Ribeiro, M. T., Singh, S., & Guestrin, C. (2016). "Why should I trust you?": Explaining the predictions of any classifier. ACM SIGKDD, 1135–1144. DOI: 10.1145/2939672.2939778

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 2). Local Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/machine-learning/lime

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

يُستشهد بها في

ScholarGateLIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME)). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/machine-learning/lime · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026