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#explainable-ai

公开记录中带有此标签的全部仓库——标签来自其 GitHub 主题或软件包注册表发布的关键词。健康度量遵循与记录其余部分相同的版本化方法论。

13 条记录
标签为“explainable-ai”按健康指数排序
PyPI
93卓越健康指数
obss/sahi
Framework agnostic sliced/tiled inference + interactive ui + error analysis plots
Python★ 5,501↓ 169.6K/月2026年9月15日
MIT2026年9月15日 · 指标 2.10.0
PyPI
92优秀健康指数
deel-ai/xplique
👋 Xplique is a Neural Networks Explainability Toolbox
Python★ 7542026年9月19日
自定义许可证2026年9月19日 · 指标 2.10.0
PyPI
91优秀健康指数
mmschlk/shapiq
Shapley Interactions and Shapley Values for Machine Learning
Python · C++★ 7822026年9月14日
MIT2026年9月14日 · 指标 2.10.0
PyPI · npm
89优秀健康指数
interpretml/interpret
Fit interpretable models. Explain blackbox machine learning.
C++ · Python★ 6,944↓ 160.2K/月2026年9月17日
MIT2026年9月17日 · 指标 2.10.0
PyPI
89优秀健康指数
trustgraph-ai/trustgraph
The context orchestration layer powered by hypergraphs. Build a unified semantic context layer where agentic outcomes are deterministic and agent behavior is not just traceable, but cryptographically verifiable.
Python★ 2,689↓ 20.2K/月2026年9月8日
Apache-2.02026年9月8日 · 指标 2.10.0
npm
88优秀健康指数
astroautomata/SymbolicRegression.jl
Distributed High-Performance Symbolic Regression in Julia
Julia★ 8042026年9月13日
Apache-2.02026年9月13日 · 指标 2.10.0
PyPI
86优秀健康指数
rentruewang/aioway
AI on the way. An auto deep learning pipe dream. An RDBMS approach to deep learning. Declarative, explainable, scalable, optimizable, easy to deploy, all that good stuff.
Python★ 1,8222026年9月15日
Apache-2.02026年9月15日 · 指标 2.10.0
PyPI
83优秀健康指数
csinva/imodels
Interpretable ML package 🔍 for concise, transparent, and accurate predictive modeling (sklearn-compatible).
Jupyter Notebook · Python★ 1,629↓ 28.7K/月2026年10月19日
MIT2026年10月19日 · 指标 2.10.0
PyPI
59中等健康指数
solvi-ai/solvi
A runtime where decision models propose and your code decides: typed questions, hard rules, quotes checked against the text, escalation with a guaranteed error budget, replayable traces. Works with any System One model.
Python★ 3↓ 2,135/月2026年10月11日
Apache-2.02026年10月11日 · 指标 2.10.0
PyPI
59中等健康指数
srikumar2050/hugiml-core
High-performance interpretable ML classifier using High Utility Gain patterns (IEEE Access 2024). C++ accelerated, scikit-learn compatible, with EBM-style explanations, adaptive binning, pattern pruning, and deployment tooling for regulated domains.
Python · HTML · Jupyter Notebook★ 1↓ 8,200/月2026年9月11日
自定义许可证2026年9月11日 · 指标 2.10.0
npm
56中等健康指数
footprintjs/explainable-ui
Themeable React components for visualizing FootPrint pipeline execution
TypeScript★ 0↓ 2,204/月2026年9月18日
无许可证2026年9月18日 · 指标 2.10.0
Maven
56中等健康指数
koryki-java/core
Explainable semantic querying for relational databases with AI-assisted, human-verifiable control.
Java★ 12026年10月19日
Apache-2.02026年10月19日 · 指标 2.10.0
npm
47薄弱健康指数
ruvnet/agentdb
Vector memory that gets smarter every time your agent uses it.
TypeScript · HTML · JavaScript★ 89↓ 376.7K/月2026年9月13日
MIT2026年9月13日 · 指标 2.10.0