按照可解释性机器学习方法的不同阶段可分为两种:内在可解释性(Intrinsic Explainability)和事后可解释性(Post-hoc Explainability)。 1.内在可解释性 内在可解释性又称为事前可解释性,指通过训练结构简单、可解释性好的模型或将可解释性结合到具体的模型结构中...
Christoph Molnar,2018年“可解释的机器学习,制作黑箱模型可解释指南”中提到了一个很好的指南。 内在还是事后?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...
解释性AI(Explainable AI, XAI)和可解释性机器学习(Interpretable Machine Learning, IML)旨在解决这个问题,使模型的决策过程透明、可信。本文将深入探讨解释性AI与可解释性机器学习的概念、方法和代码实现,帮助读者全面理解这一重要主题。 1. 为什么需要解释性AI? 1.1 黑箱问题 现代的深度学习模型,特别是神经网络模型,...
局部可解释性是指对机器学习模型的单个预测结果提供透明度和理解的能力。这种类型的可解释性关注于解释模型对特定输入数据点所作出的预测决定,而非试图解释模型整体的行为或其在所有可能数据上的表现。局部可解释性在许多应用中非常重要,尤其是在决策对个人或业务有重大影响的情况下。例如,在医疗、金融和法律领域,了解模...
当机器学习模型用在产品、决策或者研究过程中的时候,“可解释性”通常是一个决定因素。 可解释机器学习(Interpretable machine learning ,简称 IML)可以用来来发现知识,调试、证明模型及其预测,以及控制和改进模型。 研究人员认为 IML的发展在某些情况下可以认为已经步入了一个新的阶段,但仍然存在一些挑战。
FastSHAP是一种用于解释机器学习模型的可解释性方法,它基于SHAP(Shapley Additive Explanations)值的概念,并通过优化算法提高了计算效率和可扩展性。 FastSHAP的工作原理是通过对特征重要性进行评估,解释模型对每个特征的贡献。它使用了Shapley值的概念,Shapley值是一种博弈论中用于衡量参与者对协作价值的贡献的方法。在Fa...
可解释的模型 在机器学习的众多算法中,有的模型很难解释,例如深度神经网络。深度神经网络可以拟合高度复杂的数据,拥有海量的参数,但是如何解释这些非常困难。但是还是有相当一部分算法是可以比较容易的解释的。 例如线性回归: 线性回归目标Y和特征X之间的关系如上图的公式所示。那么对于线性回归模型的解释就很简单,对于...
模型可解释性是当今机器学习中最重要的问题之一。通常某些“黑匣子”模型(例如深度神经网络)已部署到生产中,并且正在运行从工作场所安全摄像头到智能手机的所有关键系统。令人恐惧的是,甚至这些算法的开发人员都无法理解为什么正是这些算法真正做出了自己的决定,甚至更糟的是,如何防止对手利用它们。
Breakdown方法是一种可解释性机器学习方法,用于解释机器学习模型的预测结果。它可以帮助我们理解模型对不同特征的依赖程度,并揭示出模型中每个特征对最终预测的贡献。 「Breakdown方法的原理和步骤如下」: 首先,我们选择一个样本或测试集中的一个样本。该样本将作为我们要解释的预测实例。
具体来说，使用该方法时，首先需要选择一个具有代表性的数据集作为背景数据集，以反映模型的一般输出行为。然后通过反复采样和加权估算 SHAP 值。综上所述，SHAP分析通过Shapley值的思想，以博弈论的视角解释特征的重要性，逐渐成为解释机器学习模型的一种常用且广泛认可的方法。作为机器学习的最佳助手，SHAP法我们一定要...