机器学习（四十七）：任何机器学习模型的可解释性(可视化篇）
创始人
2024-03-05 11:23:48
机器学习模型经常被称为“黑匣子”。他们产生高度准确的预测。然而，我们常常无法解释或理解哪种信号模型最依赖于做出决策。
理解和评估模型的一种方法是使用准确性等指标，另一种方法是使用模型的可解释性。建立一个可以做出高质量预测但又能够解释此类预测的 ML 模型是数据科学中的一项基本任务。
文章目录
- 可解释性
- 什么是全局可解释性？
- 什么是局部可解释性？
- Python 实践
- 训练一个模型
- 全局可解释性
- 局部可解释性
- 其他拓展
- Catboost教程
- 更多详细文档
可解释性
数据科学家生成的 ML 模型包含世界状态的复杂数学表示。数据科学家、产品经理、业务人员或参与构建和使用 ML 解决方案的任何人都渴望知道是什么控制了 ML 输出。
可解释性：负责回答 ML 方法背后的基本机制是什么。例如，你可以构建一个线性回归模型来根据给定区域的降水率预测销售的雨伞数量。了解模型权重和特征，你可以轻松计算出销售数量。然后，你可以准确回答模型预测结果的原因和方式。
y（预测的雨伞数量）= 10 * x&#x相关内容
热门资讯
中信重工申请矿样试验装置相关专...
4月18日消息，国家知识产权局信息显示，中信重工机械股份有限公司申请一项名为“一种定量微细粒矿样柔性...
刺破“开票经济”的数字泡沫
最新发票数据显示，截至3月25日，今年违规招商引资企业较为集中的废弃资源综合利用、再生物资回收等六类...
兰州：筑牢食品药品安全防线
食品药品安全事关百姓身体健康和生命安全。自全省“三抓三促”行动开展以来，兰州市市场监督管理局聚焦食品...
同济等3家公司共同取得爆管侦测...
4月18日消息，国家知识产权局信息显示，同济大学、宁波水表（集团）股份有限公司、浙江宁水水务科技有限...
【聚焦教育家精神巡回宣讲】聆听...
4月16日，贵州省2026年教育家精神巡回宣讲暨“讲述我的育人故事”贵安大学城专场活动在贵州财经...