促进沟通:作为沟通工具,帮助非技术利益相关者理解数据模型的复杂性。 支持数据建模:在数据建模过程中,依赖图可以帮助识别和解决潜在的设计问题。 促进团队协作:提供一个共同的视图,促进团队成员之间的协作和理解。 支持测试计划:帮助测试团队理解数据模型,制定更有效的测试计划。 支持数据恢复和备份:通过了解数据依赖关系,...
部分依赖图显示了目标函数(即我们的机器学习模型)和一组特征之间的依赖关系,并边缘化其他特征的值(也就是补充特征)。 它们是通过将模型应用于一组数据、改变感兴趣特征的值同时保持补充特征的值不变可以分析模型输出来计算特征变量对模型预测结果影响的函数关系:例如近似线性关系、单调关系或者更复杂的关系。 个体条件...
show=False:表示不想要立即显示图表,而是可能想要将其保存到文件中或以其他方式处理。综合起来,这段代码的作用是创建一个关于'ca'特征的依赖图,该图显示'ca'特征值与模型输出之间的关系,通过使用SHAP值来量化特征值对模型输出的影响。其实,SHAP依赖图不仅能帮助我们理解模型,还能在调试和优化模型时提供宝贵的洞察。希...
在数据迁移或系统集成项目中，依赖图有助于识别需要迁移或集成的数据关系。
知乎,中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台,于 2011 年 1 月正式上线,以「让人们更好的分享知识、经验和见解,找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容,聚集了中文互联网科技、
SHAP依赖图通过可视化展示了这些贡献,从而增强了模型的可解释性。🌿 在一项关于浮游植物生物量预测的研究中,研究人员利用SHAP依赖图来识别影响预测的关键因素。这种可视化方法不仅提供了对模型内部工作的深入理解,还有助于环境科学和生物学等领域中的决策制定。
本课程在YOLOv8 v8.1版本代码的基础上增加DepGraph(依赖图)剪枝方法,在Windows和Ubuntu系统上演示针对自己的数据集训练和进行网络剪枝过程,并讲解DepGraph剪枝原理和用于YOLOv8的DepGrapgh剪枝脚本代码。, 视频播放量 2167、弹幕量 0、点赞数 17、投硬币枚数 3、收藏人
1 部分依赖图(Partial Dependence Plot) 1.1 理论解读 参考:「AI黑箱探测」事后模型归因解析Part 1 部分依赖图简称PDP图,能够展现出一个或两个特征变量对模型预测结果影响的函数关系:近似线性关系、单调关系或者更复杂的关系。 单一变量PDP图的具体实施步骤如下: ...
本部分是来自大纲 模型可解释的一个子分支。 部分依赖图可以表示1个或者2个特征对模型的预测结果所能产生的边际效应。同时也能展示1个特征和label直接是否具有:线性相关性、单调性等。 当我们把pdp应用在线性回归上的时候,通过pdp,我们能够计算每个特征与label之间的线性相关性,其公式表述为 ^fS(xs)=EXC=[^f(...
部分依赖图 (PDP) 和个体条件期望 (ICE) 图，它们是用于可视化和分析训练目标与一组输入特征之间的交互关系的强大工具。PDP 通过显示目标函数与一组特征之间的依赖关系，同时边缘化其他特征的值，提供特征变量对模型预测结果影响的函数关系概览。例如，这些关系可能表现为近似线性、单调或者更复杂的形式。PDP...