机器学习算法运行在计算机上,从很多方面看是表现是优于人类的,比如速度、稳定性、可复制性等等,即便性能上略逊于人类,但是瑕不掩瑜,但是模型也有它的劣势,那就是计算机通常无法有效的解释模型的预测行为,这里的解释指的是说给人类听,一个深度神经网络可能由几百层网络、百万个参数组成,一个随机森林可能由几百棵决策...
机器学习的内在可解释性的概念与黑盒概念相反，其强调模型的透明度，具有三个不同的层面的属性：一是可...
机器学习模型的事后可解释性指的是对已经训练好的模型的决策过程和结果进行分析和解释,以便理解模型做出特定预测或决策的原因。这种可解释性旨在提高模型的透明度、建立用户信任,并在一定程度上满足监管合规的需求。其核心包括:模型透明度、决策解释、影响因素识别。事后可解释性通常利用了一系列工具和技术,比如局部可解释...
可解释性机器学习算法是指能够提供对模型决策过程解释的机器学习算法。与传统的黑盒模型相比，可解释性机器学习算法能够提供更清晰和可理解的模型解释，帮助人们理解模型的决策依据和原因。可解释性机器学习算法的目标是使机器学习模型的决策过程更加透明和可解释，提高人们对模型的信任和可靠性。二、可解释性机器学习算法...
可解释性是机器学习中的一个重要问题，尤其是在涉及决策制定的应用场景中。例如，如果一个医疗诊断模型...
[导读]可解释性是指人类能够理解决策原因的程度。机器学习模型的可解释性越高,人们就越容易理解为什么做出某些决定或预测。模型可解释性指对模型内部机制的理解以及对模型结果的理解。其重要性体现在:建模阶段,辅助开发人员理解模型,进行模型的对比选择,必要时优化调整模型;在投入运行阶段,向业务方解释模型的内部机制,...
什么是可解释性机器学习模型 机器学习算法的普及和应用已经给我们的生活带来了巨大的便利和改变。然而,随着机器学习模型的复杂化和深度学习的兴起,我们面临一个新的问题:机器学习模型的解释性。可解释性是指我们能够理解模型的预测结果是如何产生的,它能够帮助我们判断模型的可靠性、发现模型的潜在问题,同时也能够满足监...
1.2 什么是机器学习 机器学习是计算机基于数据做出和改进预测或行为的一套方法。 例如,为了预测房屋的价格,计算机将从过去的房屋销售中学习模式。本书关注监督机器学习,它涵盖了所有的预测问题,其中会有一个数据集,我们已经知道感兴趣的结果(例如过去的房价),并希望学习预测新数据的结果。监督学习不包括例如聚类任务,在...
百度试题 结果1 题目在机器学习中,特征选择的主要目的是什么? A. 减少计算量 B. 提高模型的可解释性 C. 提高模型的泛化能力 D. 以上都是 相关知识点: 试题来源: 解析 D 反馈 收藏