解释

大数据徐葳 2023-01-13 00:38:49

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如何以人性化的方式解释你的模型可直接在橱窗里购买，或者到文末领取优惠后购买：数据科学家职责的一个重要部分是解释模型预测。通常，接受解释的人不是技术人员。如果你开始谈论成本函数、超参数或 p 值，你将会遇到茫然的表情。我们需要将这些技术概念转化为外行人能理解的术语。这个过程可能比构建模型本身更具挑战性。我们将探索如何给出人性化的解释。我们将通过讨论良好解释的一些关键特征来做到这一点。重点将放在解释个别预测上。最后，我们将通过使用「SHAP 值」解释模型来应用其中的一些知识。

Python解释器

机械可解释性（MI）旨在通过因果解释来理解神经网络。尽管MI有许多生成解释的方法，但由于缺乏通用的解释评估方法，进展受到限制。在这里，我们分析了“什么是好的解释？”这一基本问题。我们引入了一个多元的解释美德框架，该框架基于科学哲学中的四种视角——贝叶斯、库恩、德意志和诺莫逻辑——系统地评估并改进MI中的解释。我们发现紧凑证明考虑了许多解释美德，因此是一种有前途的方法。由我们的框架暗示的富有成果的研究方向包括（1）明确定义解释的简洁性，（2）关注统一解释，以及（3）推导神经网络的普遍原则。

1.背景介绍随着深度学习和人工智能技术的发展，模型解释性变得越来越重要。模型解释性可以帮助我们更好地理解模型的工作原理，提高模型的可靠性和可解释性，并帮助我们识别和解决模型的偏见和漏洞。在这篇文章中，我们将讨论解释模型解释的方法，并比较和评估它们的优缺点。我们将讨论以下几个方法：线性模型解释局部线性模型解释输出梯度解释输入梯度解释输出梯度x输入梯度解释 LIME SHAP ...

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