【第14章：神经符号集成与可解释AI—14.2 可解释AI技术：LIME、SHAP等的实现与应用案例】
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凌晨三点的ICU病房，值班医生李主任盯着AI辅助诊断系统的红色警报——这套准确率高达95%的深度学习系统，突然建议对一位肾衰竭患者进行肝移植手术。正当医疗组陷入混乱时，李主任打开了系统的"解释模式"，屏幕上立即跳出SHAP分析图：模型误将CT影像中的手术缝合金属钉识别为肝硬化结节！这个生死攸关的误诊事件，揭开了可解释AI技术最惊心动魄的应用场景。
一、可解释性技术的"手术刀"：LIME与SHAP原理大拆解
1.1 LIME：给AI安装"显微镜"
核心原理：在局部邻域构建可解释的代理模型，就像用放大镜观察模型在某个预测点附近的行为
# 以图像分类为例的LIME实现流程
import lime
from lime import lime_image
# 创建解释器
explainer