机器学习虽然对改进产品性能和推进研究有很大的潜力,但无法对它们的预测做出解释,这是当前面临的一大障碍。本书是一本关于使机器学习模型及其决策具有可解释性的书。本书探索了可解释性的概念,介绍了简单的、可解释的模型,例如决策树、决策规则和线性回归,重点介绍了解释黑盒模型的、与模型无关的方法,如特征重要性和...
本书探索了可解释性的概念,介绍了简单的、可解释的模型,例如决策树、决策规则和线性回归,重点介绍了解释黑盒模型的、与模型无关的方法,如特征重要性和累积局部效应,以及用Shapley 值和LIME 解释单个实例预测。 《可解释机器学习:黑盒模型可解释性理解指南》对所有的解释方法进行了深入说明和批判性讨论,例如它们如何...
序言 在机器学习中,模型解释是指尝试理解和解释模型的预测结果的过程。由于一些机器学习模型是黑盒模型,即难以理解其内部工作原理,因此模型解释变得尤为重要。模型解释的目标是使人们能够理解模型是… 阅读全文 机器学习可解释性:这本书,讲透了机器学习的本质!
机器学习虽然对改进产品性能和推进研究有很大的潜力,但无法对它们的预测做出解释,这是当前面临的一大障碍。本书是一本关于使机器学习模型及其决策具有可解释性的书。本书探索了可解释性的概念,介绍了简单的、可解释的模型,例如决策树、决策规则和线性回归,重点介绍了解释黑盒模型的、与模型无关的方法,如特征重要性...
机器学习虽然对改进产品性能和推进研究有很大的潜力,但无法对它们的预测做出解释,这是当前面临的一大障碍。本书是一本关于使机器学习模型及其决策具有可解释性的书。本书探索了可解释性的概念,介绍了简单的、可解释的模型,例如决策树、决策规则和线性回归,重点介绍了解释黑盒模型的、与模型无关的方法,如特征重要性和...
传统的机器学习模型,比如深度神经网络和支持向量机等,常常被称为“黑盒模型”,因为它们的内部结构和工作原理往往难以被解释和理解。而可解释机器学习则致力于解决这一问题,使得模型的预测结果在一定程度上可以被人类理解和接受。 二、可解释机器学习的意义 1.增强模型的可信度和稳定性:可解释机器学习可以帮助人们更好...
这只是一个简单的例子,实际上特征重要性分析还可以应用于更复杂的场景。 可解释的机器学习是让机器学习模型变得更加透明和可信的重要方法。通过特征重要性分析等方法,我们可以让黑盒子变得不再神秘,从而更好地利用机器学习来解决实际问题。希望这篇文章能帮助你理解可解释的机器学习,让你更加自信地使用这些强大的工具!
随着和机器学习在各个领域的广泛应用，人们对这些模型的解释性和透明度的需求日益增长。在众多复杂的机器学习模型中，黑盒模型因其出色的性能而受到广泛应用，但同时也因其不透明性而备受争议。因此，提高黑盒模型的解释性是当前机器学习领域的重要研究方向。《可解释机器学习：黑盒模型可解释性理解指南》这本书正是...
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)也无法理解的模型。黑盒的对立面有时被称为白盒(White Box),在本书中被称为可解释模型。与模型无关的解释方法将机器学习模型视为黑盒(即使这些模型本身可能不是黑盒)。 图1-3 黑盒模型 ...