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...
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模型的输出进行解释或理解的能力。这是指在模型已经训练好并开始产生...
特征重要性分析是一种常用的解释机器学习模型的方法。通过这种方法,我们可以了解每个特征对于模型预测的重要程度。常见的特征重要性分析方法有随机森林的特征重要性和GBDT的特征重要性。例如,我们可以使用Python的sklearn库中的RandomForestClassifier模型来进行特征重要性分析。
[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,对...
一、可解释性机器学习算法的概念 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...
即使每个模型都可以被解释,但性能最好的模型通常是多个模型的集成,这就变得无法解释了。如果只关注性能,就会获得越来越多的不透明的模型。例如,看看Kaggle.com 机器学习竞赛平台对获胜者的采访:胜出的模型大多是模型的集成,或是非常复杂的模型,如提升树或深层神经网络。 (德)克里斯托夫·莫尔纳 作家的话 去QQ阅读...
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