LIME算法为何选用自适应相似度

LIME算法（Local Interpretable Model-Agnostic Explanations）选用自适应相似度的原因是为了有效地解释机器学习模型的预测结果。LIME算法的目标是生成局部可解释的模型来解释单个样本的预测，而自适应相似度是LIME算法中用于选择邻域样本的一种方法。

自适应相似度的基本思想是根据样本在特征空间中的分布情况来确定邻域样本的权重。具体来说，LIME算法首先使用一种距离度量方法（例如欧氏距离）来测量样本之间的相似度，然后通过核函数将相似度转换为样本权重。这样，与待解释样本更相似的邻域样本将具有更高的权重，从而更大程度地影响局部解释模型的训练。

通过选择自适应相似度，LIME算法能够更好地适应不同样本之间的差异性，并且能够在解释过程中引入一定程度的模型不确定性。这种自适应性有助于提高解释结果的准确性和可解释性，使得LIME算法能够更好地满足用户对于模型预测解释的需求。