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，...
解释性与非解释性是两种不同的方法或观点,广泛应用于科学研究、数据分析、哲学、法律等领域中。它们在处理信息、提供理解和推导结论方面有着根本的区别。 解释性(Interpretative) 解释性方法侧重于理解和解释现象背后的含义、原因和背景。这种方法试图深入挖掘事物的内在逻辑、社会文化因素或个...
由于业务可能不太精通这些技术细节,本文集中于模型的全局和局部可解释性,而不是算法的可解释性(透明度)。 1.2.2 全局可解释(Global Interpretability) How does the trained model make predictions? 为了解释模型的全局输出,需要训练模型了解算法和数据。这个层级的可解释性指的是,模型如何基于整个特征空间和模型结构、...
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...
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...
可解释性特质: ❶重要性:了解 "为什么" 可以帮助更深入地了解问题,数据以及模型可能失败的原因。 ❷分类:建模前数据的可解释性、建模阶段模型可解释性、运行阶段结果可解释性。 ❸范围:全局解释性、局部解释性、模型透明度、模型公平性、模型可靠性。
范围:全局解释性、局部解释性、模型透明度、模型公平性、模型可靠性。 评估:内在还是事后?模型特定或模型不可知?本地还是全局? 特性:准确性、保真性、可用性、可靠性,鲁棒性、通用性等。 人性化解释:人类能够理解决策原因的程度,人们可以持续预测模型结果的程度标示。
机器学习可解释性的梳理如下：核心目标：机器学习可解释性的核心目标是使模型的决策过程变得清晰易懂，确保所有用户都能理解模型的工作原理，不论其经验水平如何。这有助于提高模型的透明度，建立模型与人类之间的信任。重要性：可解释性不仅仅是为了满足特定需求或优化目标，而是为了确保模型的安全性、公平性...
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。