Поскольку использование машинного обучения продолжает расширяться в разных областях, стало необходимо понимать внутреннюю работу моделей. Несмотря на высокую эффективность, модели машинного обучения имеют характер черного ящика, что затрудняет понимание их прогнозов. Крайне важно понять, как эти модели делают свои прогнозы и какие особенности учитываются. Интерпретируя эти модели, мы можем укрепить доверие и повысить прозрачность, особенно в таких областях, как здравоохранение и..

Важность интерпретируемости Если модель машинного обучения работает хорошо, почему бы нам просто не доверять модели и игнорировать почему она приняла определенное решение? Потому что такие показатели, как точность, F1, Precision, являются неполным описанием большинства реальных задач. В некоторых случаях нам все равно, почему было принято решение, достаточно знать, что прогностическая эффективность на тестовом наборе данных была хорошей. Но в других случаях знание « ПОЧЕМУ »..

Развить интуицию значения Шепли и рассказать, как рассчитать значение Шепли. Часть 1. Ценность Шепли Часть 2. Ценность Шепли как вклад функции Часть 3. ЯдроSHAP Часть 4. TreeSHAP Часть 5. Пример Python SHAP означает Пояснения с добавками Shapley . Из «Аддитивных объяснений Шепли» мы можем получить две подсказки. (1) Два ключевых слова: Shapley и Добавка . (2) Цель SHAP — что-то объяснить Итак, давайте начнем с понимания двух ключевых слов, а..

Глубокое погружение в LRP для объяснения предсказаний нейронной сети. Послойное распространение релевантности (LRP) - один из самых известных методов объяснимого машинного обучения (XML). Эта статья даст вам хорошее представление о деталях LRP и некоторых приемах его реализации. Содержание во многом основано на этой главе книги . Чтобы рассказать о потенциале LRP, сначала посмотрите эту интерактивную демонстрацию . Цель LRP - предоставить объяснение выходных данных любой..