非解释性(Non-interpretative) 非解释性方法更多关注于对现象的直接观察、测量和分类,不深入探讨其背后的含义或原因。这种方法倾向于使用客观、量化的手段来研究现象,旨在建立普遍性的规律和模型。非解释性方法的特点包括: 客观性:强调数据和分析的客观性,尽量减少研究者主观偏见对结果的影...
一、机器学习算法的解释性和可解释性的概念 1.1 解释性 机器学习算法的解释性指的是算法对于生成的结果或决策的解释程度。解释性高的算法能够清晰地描述其决策过程以及所依据的特征和因素,使用户能够理解算法是如何得出结论的。 1.2 可解释性 机器学习算法的可解释性是指算法对于用户来说是否易于理解和解释。可解释性...
因此，机器学习解释性成为了一个备受关注的领域。为什么需要解释性？信任与可靠性：在许多关键领域，如医疗保健和金融，模型的决策必须能够被解释和验证。用户和利益相关者需要信任模型，而这是通过理解模型的决策过程来实现的。法律和伦理要求：在一些国家和行业中，法律要求解释机器学习模型的决策。例如，欧盟的《通用...
一般来说，现有的解释性语言都是采用的逐行解释一句，执行一句这样的方式来构建的。这样解释性语言每执行一次就要翻译一次，效率比较低。发展历程 没有任何资料能够说明，哪种编程语言是解释性语言的鼻祖。但，就仍然在使用的解释性语言中，追其历史，最“古老”的无异于MATLAB，它在1984年出生。在数学建模领域，...
可解释性的含义 机器学习模型的可解释性是指对于模型的预测结果,能够理解和解释模型如何得出这样的结果的能力。这在许多应用领域中非常重要,特别是在需要对模型的决策进行验证、检查模型是否遵循特定规则或解释模型对预测的影响等情况下。机器学习模型的可解释性可以分为两个方面:全局解释性和局部解释性。
准则:建构一个解释性论证,应遵循如下结构:前提一陈述为:如果解释是正确的,那么它的一个特定的结果将是可以观察到的;前提二陈述为:结果已经被观察到了;因此,结论是解释是正确的。 16.1.1 肯定后件的谬误 解释性论证的正确形式看起来应该很熟悉,它也是第十一章中介绍的肯定后件的谬误的形式。这是否意味着解释性...
解释性理解（韦伯）他认为，移情的再体验并不是对意义解释的绝对条件。相反，要使理解是“合理的”，就必须与理智上、逻辑上的解释结合起来。这正式韦伯与狄尔泰等人非理性主义的区别所在。韦伯认为，理解和解释并不是相互排斥的，恰恰相反，他们是相互关联、相互说明的。因此，必须把理解和解释联系起来考虑，理解是...
综上所述，人工智能缺少解释性的根本原因主要来自于其算法和模型的复杂性、数据的不完美性、技术发展的快速性、应用场景的多样性以及人类需求的主观性等多个方面。为了解决这一问题，我们需要从多个角度出发，加强对于AI系统内部机制的研究和理解，提高数据的质量和完整性，推动AI技术的透明化和可解释化，并针对不同...
表达性问题和解释性问题的区别在于问题的类型和答案的性质等都不同。1、问题的类型：表达性问题是指需要表达某种情感或感受的问题。解释性问题是指需要解释某种现象或事件的问题。2、答案的性质：表达性问题答案也较为主观和个人化。解释性问题答案也较为客观和科学化。