iPAS 考題解析在「可解釋人工智慧（Explainable AI, XAI）」領域中，LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）方法最核心的應用目的是什麼？

解析

正確答案：A. 解釋單一樣本（局部預測）的黑箱模型決策過程；

LIME 的核心目的是針對單一樣本的預測結果提供局部解釋。它透過在目標樣本附近產生擾動樣本，擬合一個簡單的可解釋模型（如線性模型），來解釋黑箱模型對該筆資料做出特定預測的原因。

每個選項為什麼對或錯

• A 解釋單一樣本（局部預測）的黑箱模型決策過程； 正解

  LIME 針對單一樣本提供局部解釋，說明模型為何對特定輸入做出特定預測。

• B 全面提升黑箱模型整體的預測準確度； 錯誤選項

  LIME 的目的是解釋模型決策，不是提升預測準確度。

• C 將黑箱模型轉換成完全可解釋的模型作為替代； 錯誤選項

  LIME 不會取代黑箱模型，而是為其提供局部解釋，兩者並存。

• D 用於生成大量擬真數據來替代訓練集 錯誤選項

  LIME 不是用於生成訓練數據的工具，它的擾動樣本僅用於局部解釋。

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