训练过程的可解释性目标可以表示为: 这个过程也同样可以理解为,我们如何去打造可解释的模型。之前也讲到了,Interpretable AI和Explainable AI的两个对可解释性的阐述有细微差别,那么这个在训练过程中一边创建可解释性一边训练模型其实就是等同于我们创建的就...
Permutation Importance是一种计算模型特征重要性的算法。特征重要性是指,一个特征对预测的贡献有多大。某些模型,例如LR、决策树,lightgbm等模型可以直接计算特征重要性。 基本思想:假设要研究特征的重要性,那么将这列数据打乱,其他列的数据保持不变,然后观察预测的metric(eg.准确率)或者loss变化了多少,根据变化量来决定...
改变模型不会改变特征的重要性,好的归因方法应该满足’一致性‘的要求。很遗憾,feature importance的方法并不符合我们的预期,而SHAP很好地保证了一致性,可以说是秀儿了。 对一致性的检验,有兴趣的同学可以参考:python风控模型:SHAP(SHapley Additive exPlanations)使用 XGBoost 的可解释机器学习 两相对比,SHAP完胜!SHAP...
内在可解释性就是利用机器学习模型,该模型本质上是可解释的 ( 如线性模型,参数模型或基于树的模型 )。事后可解释性意味着选择和训练黑匣子模型 ( 集合方法或神经网络 ) 并在训练后应用可解释性方法 ( 特征重要性,部分依赖性图 )。我们将更多地关注我们系列文章中...
黑箱性质。我们通常把 LLMs 看做黑箱模型，即使是对于开源的模型来说，比如 Llama-2。我们很难显式地判断它的内部推理链和决策过程，只能根据输入输出进行分析，这给可解释性带来困难。输出不确定性。LLMs 的输出常常存在不确定性，对同一输入可能产生不同输出，这也增加了可解释性的难度。评估指标不足。目前对话...
16.1 根式扩张与可解性 本篇中所考虑的域 F 的特征都是 0 ,多项式 f(x)∈F[x] 是无重根的。 根式扩张如果一个有限扩张 K/F 是单扩张 K=F(α) 且αn∈F ,其中 n=[K:F] ,称 K/F 为单根式扩张。如果存在升链 F=F0⊆F1⊆⋯⊆Fr=K 使得每个 Fi+1/Fi 是单根式扩张,则 K/F 称为...
机器学习可解释性01--shap 摘要 本文介绍shap原理,并给出一个简单的示例揭示shap值得计算过程; 然后介绍如何将shap值转化为我们更容易理解的概率。 什么是shap 让机器学习获得可解释性,能够计算出每个特征对结果的一个贡献度。 shap的论文 github链接 参考blog...
向量空间、列空间、零空间、可解性 向量空间#向量构成的空间就是向量空间,这个空间必须对加法和数乘封闭,即取控件中两个向量相加结果还在空间内,取一个数乘向量结果还在空间内。如R3R3,是一个向量空间,由实数组成,每个向量有3个元素。注意: 如果没有0向量,那么一定不是向量空间,0向量对加法和数乘都很关键。
被称为聚类的可解释性代价。 随后,研究者们不断努力,试图改进聚类的可解释性代价的上下界。随着研究的深入,一个简洁而高效的算法被提出:在每次分割一个类时,我们只需随机选择一个特征维度和阈值即可。Gupta 等人[3]证明,这种随机分割策略可以将k-means 聚类的可解释性代价降低到 ...
摘要：当前，因“算法黑箱”而导致的人工智能系统的不透明与不可解释问题是人工智能信任与问责的一大困扰。在这样的背景下，国内外立法开始从权利、义务等不同角度对人工智能的可解释性进行规制，提出了算法解释权、算法说明义务等规则。但可解释性要求的有效落实仍面临着技术可行性、经济成本、法律规则和价值冲突、...