示例笔记本
Amazon SageMaker Clarify 提供了以下示例笔记本，用于训练后偏差检测和模型可解释性：
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SageMaker Clarify 的公平性和可解释性
- 使用 SageMaker Clarify 创建处理作业，用于检测偏差并用特征归因解释模型预测。您还可以查看读取 JSON 行格式数据集的笔记本示例 。 -
使用 SageMaker Clarify 的其他示例笔记本包括：
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通过文本情绪分析
实现自然语言处理 (NLP) 可解释性
这些笔记本经过验证，可在 Amazon SageMaker Studio 中运行。如果您需要有关如何在 Studio 中打开笔记本的说明，请参阅创建或打开 Amazon SageMaker Studio 笔记本。如果系统提示您选择内核，请选择 Python 3 (Data Science)。