可解释机器学习就是在机器学习模型的基础上通过一系列方法使得模型结果具备可解释的特性,部分依赖图(Partial Dependence Plot)显示了一个或两个特征对机器学习模型的预测结果的边际效应,由于很多机器学习算法非参数的特性使得部份依赖图可以揭示线性以及非线性特征,容易理解并且有较高的解释力。 部分依赖图简易并且直观,在...
范围:PDP 是全局的,显示特征对整体预测的平均影响;ICE 是局部的,显示特定样本的预测反应(也就是部分依赖图PDP是个体条件期望图ICE曲线的均值,这个含义在后文实际操作更加清晰明了) 细节:PDP 不能反映样本间的差异;ICE 可以显示样本间的差异为什么生成网格点可以发现PDP和ICE流程及其相似只是一个平均的区别,且都存在...
依赖图是用来描述相应语法树中属性的信息流;从一个属性的边到另一个需要通过计算第一个属性得到第二个属性。边的表达要遵循语法规则。 1.对于每一个分析树的节点而言,假设有一个节点定义为语法符号X,依赖图就存在与X相关的每一个属性的节点。 2.假设一个与产生式P相关的语义规则根据X.c的值定义了综合属性A....
依赖图 依赖图是2008年公布的海峡两岸信息科学技术名词。 公布时间 2008年全国科学技术名词审定委员会审定公布的海峡两岸信息科学技术名词。出处 《海峡两岸信息科学技术名词》。
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webpack概念(依赖图、target、manifest) 依赖图(dependency graph) 依赖的东西可以是代码,也可以是非代码(images和web字体) 从入口开始,webpack 会递归的构建一个依赖关系图,这个依赖图包含着应用程序中所需的每个模块,然后将所有模块打包为少量的bundle—— 通常只有一个 —— 可由浏览器加载。
函数依赖: 类似于数学中的函数的概念,X,Y是属性集U 的子集,不存在两个元组在X上的属性值相等,而在Y上的属性值不等。 部分函数依赖。 非平凡的函数依赖:X->Y,但Y不是X的子集,称 X-> Y 是非平凡的函数依赖。 平凡函数依赖:X->Y,但Y是X的子集,称 X-> Y 是平凡的函数依赖。平凡函数依赖总是存在的...
程序依赖图(Program Dependence Graph)是程序的一种图形表示,它是带有标记的有向多重图。程序依赖图能够表示程序的控制依赖和数据依赖关系。程序依赖图(Program Dependence Graph)是关于源代码的一种图模型。源代码的图模型包括流程图(Control Flow Graph)、控制依赖图(Control Dependence Graph)、数据流程图(dataDepende...
数据模型依赖图(Data Model Dependency Diagram)是一种用于可视化数据模型中各个实体之间关系的图表。这种图表在数据库设计、系统分析和设计、以及数据架构规划中非常重要。数据模型依赖图的主要作用包括: 可视化实体关系:通过图形化的方式展示实体(如表、对象等)之间的关系,包括主键和外键关系。