可解释的机器学习(一):可解释性机器学习是基于数据做出和改进预测或行为的一套方法。方法:数据采集-将这新信息输入机器学习算法-将新数据输入模型。黑盒模型是一个不揭示其内部机制的系统。在机器学习中,“黑盒模型”或称“黑匣子”描述了通过查看参数(例如深度神经网络的参数)却无法理解的模型。黑盒的对立面有时...
机器学习是基于数据做出和改进预测或行为的一套方法。 方法:数据采集-将这新信息输入机器学习算法-将新数据输入模型。 黑盒模型是一个不揭示其内部机制的系统。在机器学习中,“黑盒模型”或称“黑匣子”描述了通过查看参数(例如深度神经网络的参数)却无法理解的模型。黑盒的对立面有时被称为白盒,即为可解释模型。
虽然一些基于Attention机制的模型(如Graph Attention Network)可以一定程度上对GNN进行解释. 但是,作者认为它们有两个问题: (1)GAT可以学习节点之间关系的权重,但是其只能实现对结构的进行解释而无法通过特征的角度进行解释. (2) 节点的1-hop邻居和2-hop邻居可能有重叠,GAT会学习到同一对节点之间的不同权重.这时候到...
机器学习。可解释机器学习模型可解释机器学习方法模型模型 学习模型可解释性:从入门到实践在现代机器学习中,“可解释性”是一个越来越重要的话题。随着模型的复杂性不断增加,我们需要理解模型的决策过程,以便建立信任,并为模型的输出提供合理的依据。本文将指导你如何实现机器学习模型 性机器学习模型机器学习算法的普及和...