RRepoGEO

REPOGEO 报告 · LITE

interpretml/DiCE

默认分支 main · commit 8a3aea40 · 扫描时间 2026/5/14 02:12:18

星标 1,508 · Fork 229

AI 可见性总分
74 /100
需要改进
品类召回
1 / 2
被推荐时的平均排名 #1.0
规则结果
通过 2 · 警告 0 · 失败 0
客观元数据检查
AI 认识你的名字
3 / 3
直接询问时,AI 是否点名你的仓库
如何阅读这份报告

行动计划告诉你下一步要做什么——按影响力排序、可直接复制粘贴的修改。品类可见性是真正的 GEO 测试:当用户向 AI 提一个不带品牌、本应让 interpretml/DiCE 浮出水面的问题时,AI 是真的推荐了你,还是推荐了你的竞品?客观检查验证 AI 引擎最先权衡的那些元数据信号。自指检查判断 AI 是否还认识你的名字。

行动计划 — 可复制粘贴的修复

3 条由 gemini-2.5-flash 生成、按优先级排序的修改。修完后请把对应条目标记为完成。

整体方向
  • highreadme#1
    Reposition README opening to explicitly mention deep learning and actionable insights

    原因:

    当前
    Diverse Counterfactual Explanations (DiCE) for ML How to explain a machine l
    复制粘贴的修复
    DiCE (Diverse Counterfactual Explanations) is a Python library that provides actionable insights into why machine learning models, including deep learning models, make specific decisions. It achieves this by generating a diverse set of counterfactual explanations.
  • mediumreadme#2
    Add a 'Comparison to Alternatives' section in the README

    原因:

    复制粘贴的修复
    Add a new section titled 'DiCE vs. Other XAI Methods' or 'Why DiCE?' that highlights how DiCE's focus on generating *diverse* counterfactual explanations provides different and often more actionable insights compared to attribution methods (like SHAP/LIME) or single-counterfactual approaches, especially for complex models.
  • lowhomepage#3
    Ensure homepage prominently features deep learning applicability and actionable insights

    原因:

    复制粘贴的修复
    Review the content on https://interpretml.github.io/DiCE/ to ensure that phrases like 'deep learning models' and 'actionable insights' are prominently featured in the introductory text and key feature descriptions.

本次扫描解析到的品类 GEO 通道:google/gemini-2.5-flash, deepseek/deepseek-v4-flash

品类可见性 — 真正的 GEO 测试

向 google/gemini-2.5-flash 提出的不带品牌问题。AI 推荐了你,还是推荐了别人?

各模型使用同一组问题 — 切换标签对比回答与排名。

召回
1 / 2
50% 的问题里出现了 interpretml/DiCE
平均排名
#1.0
越小越好。#1 表示首位推荐。
声量占比
8%
在所有被点名的工具中,你占了多少?
头号对手
SHAP
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. SHAP · 被推荐 2 次
  2. LIME · 被推荐 2 次
  3. Alibi Explain · 被推荐 1 次
  4. What-If Tool (WIT) · 被推荐 1 次
  5. ARIMA · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How can I generate diverse counterfactual explanations to interpret machine learning model predictions?
    你:第 1 位
    AI 推荐顺序:
    1. DiCE ← 你
    2. Alibi Explain
    3. What-If Tool (WIT)
    4. SHAP
    5. LIME
    6. ARIMA
    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What Python libraries provide actionable insights into why a deep learning model made a decision?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. SHAP
    2. LIME
    3. Captum
    4. ELI5
    5. InterpretML
    6. TensorFlow Explain

    AI 推荐了 6 个替代方案,却始终没点名 interpretml/DiCE。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答

客观检查

针对 AI 引擎最看重的元数据信号的规则审计。

  • Metadata completeness
    pass

  • README presence
    pass

自指检查

当被直接问到你时,AI 是否还知道你的仓库存在?

  • Compared to common alternatives in this category, what is the core differentiator of interpretml/DiCE?
    pass
    AI 明确点名了 interpretml/DiCE

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?

  • If a team adopts interpretml/DiCE in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 interpretml/DiCE

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?

  • In one sentence, what problem does the repo interpretml/DiCE solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 interpretml/DiCE

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?

嵌入你的 GEO 徽章

把这个徽章贴进 interpretml/DiCE 的 README。每次重新扫描都会自动更新,并跳到最新报告——是「我在乎 AI 可发现性」最简单的公开证明。

RepoGEO badge preview实时预览
MARKDOWN(README)
[![RepoGEO](https://repogeo.com/badge/interpretml/DiCE.svg)](https://repogeo.com/zh/r/interpretml/DiCE)
HTML
<a href="https://repogeo.com/zh/r/interpretml/DiCE"><img src="https://repogeo.com/badge/interpretml/DiCE.svg" alt="RepoGEO" /></a>
Pro

订阅 Pro,解锁深度诊断

interpretml/DiCE — 轻量扫描仍免费;本卡列出 Pro 相对轻量的深度额度。

  • 深度报告每月 10 次
  • 无品牌品类查询5,轻量 2
  • 优先行动项8,轻量 3