在模型生命周期的早期检测偏差
你的模型和你的数据一样好，可解释性解决方案可以帮助你在ML项目的早期检测、分析和发现偏见的证据。Databricks机器学习集成世鹏科技电子用解释来增强你的模型，并识别超重的输入和数据中的奇怪之处。
建立在完全透明的公开基础上
Databricks机器学习的解释性能力是开放的，并且是建立在本机之上的MLflow．SHAP模块计算并记录影响模型输出的特征的相对重要性，生成的解释可以通过特征重要性图或通过SHAP值以数字形式可视化地传递。SHAP模块还可以创建和记录解释器对象，以描述生产中模型的单个输出的特性重要性。
提供对模型的端到端可见性
模型可解释性只有在数据可解释性的情况下才有用。如果您的模型没有按预期执行(或有偏差)，这通常是由于底层数据。Databricks支持full血统追踪它将模型及其解释与用于训练模型的数据集以及度量参数连接起来。偏差可以在模型生命周期的每个阶段进行记录、监控和纠正。
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