我正在使用Lime跟踪模型为什么要做出决定来判断该句子是否为NEG，POS或NEUTRAL的行为，并且在大多数情况下，lime的解释正确，但在这种情况下，为什么我输入NEG句子，模型将其预测为NEUTRAL，但Lime以NEG最高的百分比可视化它，所以为什么会出现这样的逻辑错误？
答案 0 :(得分：0)
您没有提供很多详细信息，所以我的回答将大致相同：您的原始模型做出了错误的预测。然后，石灰对模型进行线性近似。由于线性模型的近似性质，这与原始模型不完全相同，并且与原始模型有所不同。在您的情况下，原始模型给出了错误的预测，并且线性近似的偏差是-偶然-在正确答案的方向上，因此尽管原始模型是错误的，但您还是会偶然地从近似值获得正确答案
