归因

当缺失值数量较少时，可以使用插入值替换空值。方法包括：1. 固定值（字段平均值、范围中间值或常数）2. 基于正态或均匀分布的随机值3. 自定义表达式（如全局变量）4. C&RT模型预测值（使用单独模型，用预测值替换空白和空值）

该存储库提供多种方法计算梯度归因图，以探究深度神经网络分类决策中图像哪些部分最关键。除此之外，还提供完整性检查，评估梯度归因图的准确性。卷积神经网络（CNN）的普及使得理解其预测过程变得至关重要。显著性图帮助识别网络分类决策的关键像素。该存储库使用梯度归因方法计算出显著性图，确保提供准确信息。需要Matlab R2020a及更高版本。