Alibi是用于监控和解释机器学习模型的开源Python库-python
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简介：
Alibi是一款开源的Python工具包，专门设计用于监控与解释各类机器学习模型。它提供了丰富的功能来帮助用户理解和验证模型的行为，确保其在实际应用中的可靠性与透明度。
Alibi 是一个开源 Python 库，用于监视和解释机器学习模型的算法。该库重点在于为分类和回归模型提供黑盒、白盒、局部和全局解释方法的高质量实现。
文档中包括异常值检测、概念漂移或对抗性实例检测等内容。提供的功能有图像锚解释、文本集成梯度、反事实示例以及累积局部效应等。
安装 Alibi 可以通过 PyPI 安装：
```
pip install alibi
```
或者，开发版本可以通过以下命令安装：
```shell
pip install git+https://github.com/SeldonIO/alibi.git
```
Alibi 的解释 API 与 scikit-learn 类似，由不同的初始化、拟合和解释步骤组成。例如使用 AnchorTabular 解释器：
```python
from alibi.explainers import AnchorTabular
# 初始化并拟合解释器通过传递预测函数和其他必需参数。
```
注意：上述代码示例中仅展示如何导入库并进行初步的API调用，实际应用时需要根据具体需求进一步编写代码。
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