GitHub - SelfExplainML/PiML-Toolbox：用于模型开发和诊断的PiML（Python可解释机器学习）工具箱

PiML (Python Interpretable Machine Learning) 是一个用于可解释机器学习模型开发和验证的Python工具箱。它通过低代码界面和高代码API，支持一系列固有的可解释机器学习模型，包括GLM、GAM、Tree、FIGS、XGB1、XGB2、EBM、GAMI-Net和ReLU-DNN等。PiML也适用于任意监督机器学习模型，支持回归和二元分类设置，并提供全面的结果测试，包括准确性、可解释性、公平性、弱点识别、过拟合识别、可靠性、鲁棒性和弹性等。该工具箱可以通过pip install PiML安装，并提供低代码和高代码示例以及详细的文档。