Alibi (Erklärbarkeitsbibliothek)
Die Kurzantwort · 7 Wörter
Kurz erklärt
Python-Bibliothek zur Untersuchung und Erklärung von Modellvorhersagen.
Flow-alerta.cab (2026): Alibi (Erklärbarkeitsbibliothek). https://flow-alerta.cab/glossar/alibi. Redaktionell geprüft am: 09. Oktober 2026.
Wie ausführlich soll es sein?
Praxis
Unterstützt die Analyse von Modellverhalten, ohne automatisch eine vollständige Ursache der Entscheidung zu liefern.
Beispielszenario: Ein Team untersucht mit Gegenbeispielen, welche Merkmalsänderungen eine andere Klassifikation ergeben würden.
Bei eigenen ML-Modellen Erklärverfahren nach Modellzugriff und Fragestellung auswählen.
Auf einen Blick
- Kern
- Alibi stellt Verfahren für lokale und globale Erklärungen von Machine-Learning-Modellen bereit. Je nach Methode werden nur Ein- und Ausgaben oder auch interne Modellinformationen genutzt. Das Projekt ist als source-available beschrieben; Lizenzbedingungen sind gesondert zu prüfen.
- Nutzen
- Unterstützt die Analyse von Modellverhalten, ohne automatisch eine vollständige Ursache der Entscheidung zu liefern.
- Beispiel
- Beispielszenario: Ein Team untersucht mit Gegenbeispielen, welche Merkmalsänderungen eine andere Klassifikation ergeben würden.
- Grenzen
- Erklärung mit Kausalbeweis verwechseln; Methode ohne passende Voraussetzungen anwenden; Alibi mit Alibi Detect gleichsetzen.
Fragen, die dazu gestellt werden
Erklärt eine lokale Methode das ganze Modell? Nein, sie betrachtet bestimmte Vorhersagen. Ist Alibi Detect dasselbe? Nein, das ist ein getrenntes Projekt.
Alle Details und Hintergründe
Alibi stellt Verfahren für lokale und globale Erklärungen von Machine-Learning-Modellen bereit. Je nach Methode werden nur Ein- und Ausgaben oder auch interne Modellinformationen genutzt. Das Projekt ist als source-available beschrieben; Lizenzbedingungen sind gesondert zu prüfen.
ELI5 – Einfach erklärt
Du untersuchst, welche Änderungen oder Merkmale mit einer Modellentscheidung zusammenhängen.
Warum das im Alltag wichtig ist
Unterstützt die Analyse von Modellverhalten, ohne automatisch eine vollständige Ursache der Entscheidung zu liefern.
Beispiel
Beispielszenario: Ein Team untersucht mit Gegenbeispielen, welche Merkmalsänderungen eine andere Klassifikation ergeben würden.
Fallstricke und Grenzen
- Erklärung mit Kausalbeweis verwechseln; Methode ohne passende Voraussetzungen anwenden; Alibi mit Alibi Detect gleichsetzen.
Entstehung & Geschichte
Das Seldon-Projekt bündelt Erklärverfahren wie Anchors und kontrafaktische Erklärungen in einer Python-Bibliothek.
Anwendung im Mittelstand
- Bei eigenen ML-Modellen Erklärverfahren nach Modellzugriff und Fragestellung auswählen.
Verwandte Begriffe
- Erklärbare KI
- Kontrafaktische Erklärung
- Modellinterpretierbarkeit
Passende Flow-alerta-Leistung
KI-Potenzialanalyse & FahrplanKI-Beratung: KI-Potenzialanalyse & Fahrplan zu Aufgaben, Daten und Voraussetzungen eines möglichen ersten KI-Anwendungsfalls.Passendes Tool / Use Case
Praxisbeispiele ansehenTool: Alibi; Use Case: Untersuchung eines Klassifikationsmodells.Quellen
- github.comSeldonIO, Alibi – offizielles Repository
Quellenprüfung: 09.10.2026. Die Quellen belegen Definition und dokumentierte Einordnung; Anwendungsbeispiele sind mögliche Szenarien.
Redaktionell geprüft am: