名称：神经加性模型（谷歌研究）

简介：
简介：神经加性模型是由谷歌研究人员开发的一种深度学习方法，它能够将复杂的非线性关系与可解释的特征效应相结合，在保持高预测准确性的同时提供模型透明度。 NAM：神经加性模型-可解释的机器学习与神经网络 NAM 是一个用于研究广义加性模型的库。 神经加性模型（NAM）结合了深度神经网络的部分表达能力和广义加性模型固有的清晰度。 NAM 学习多个神经网络的线性组合，每个神经网络负责处理输入特征中的一个部分。 这些网络共同训练以学习其输入和输出之间的复杂关系。 概述 使用方法： 可以通过运行以下命令查看帮助信息： ```shell $ python main.py -h usage: Neural Additive Models [-h] [--training_epochs TRAINING_EPOCHS] [--learning_rate LEARNING_RATE] [--output_regularization OUTPUT_REGULARIZATION] ``` 这段文字介绍了NAM库的用途和基本使用方法。