概述 仅仅构建模型但无法解释它的输出结果是不够的。 本文中，要明白如何在R中使用LIME来解释你的模型。 介绍 我曾经认为花几个小时来预处理数据是数据科学中最有价值的事情。...在本文中，我将解释LIME以及在R中它如何使解释模型变得容易。 什么是LIME？...所以启动你的Notebooks或Rstudio，让我们开始吧！ 在R中使用LIME 第一步：安装LIME和其他所有这个项目所需要的包。如果你已经安装了它们，你可以跳过这步，从第二步开始。...第六步：我们将通过caret包使用随机森林模型。我们也不会调试超参数，只是实现一个5次10折的交叉验证和一个基础的随机森林模型。所以在我们训练集上训练和拟合模型时，不要进行干预。...我期待着使用不同数据集和模型来更多地探索LIME，并且探索R中的其他技术。你在R中使用了哪些工具来解释你的模型？一定要在下面分享你如何使用他们以及你使用LIME的经历！ ----
在实践中，XAI 可以通过多种方法实现，例如使用特征重要性度量、可视化技术，或者通过构建本质上可解释的模型，例如决策树或线性回归模型。方法的选择取决于所解决问题的类型和所需的可解释性水平。...部署和监控：XAI 的工作不会在模型创建和验证时结束。它需要在部署后进行持续的可解释性工作。在真实环境中进行监控，定期评估系统的性能和可解释性非常重要。...可以在多个最先进的解释器上运行实验，并对它们进行比较分析。这个工具包可以在每个标签上全局或在每个文档本地解释机器学习模型。...AI Explainability 360包含一套全面的算法，涵盖了不同维度的解释以及代理解释性指标。...它是一个用于可解释AI (XAI)的Python机器学习库，提供全方位的可解释AI和可解释机器学习功能，并能够解决实践中解释机器学习模型所做决策的许多痛点。
本文将介绍一种作为复杂模型事后解释器的算法——LIME，并以乳腺癌诊断为例，对XGboost模型结果进行解释。...1、使用背景 复杂模型往往具有黑盒属性，虽然能给出较高准确率的结果，但难以解释内在原理，为实际应用带来不便，比如：营销中有了产品销量的预测，还需告诉业务人员应该进行怎样的操作；风控中给出了风险概率，还需要给出具体风险点相关人员才能处理...因此，在使用复杂模型时，需要给出相关手段，增加模型的透明度和可解释性，LIME就是其中的方法之一。...模型，得到的R2在0.78左右。...局部性不可代表全局性 LIME从局部出发训练可解释性模型，当全局决策范围具有极其复杂的非线性时，局部线性区域范围小，仅能对极少的样本进行可解释分析。 4.
内容简介 AIOps领域关于指标、日志和trace数据的异常检测与定位的研究工作很多，这些工作中的异常更多是时序指标上的表现异常，与真实的故障相距甚远，真实的故障是极其稀疏的，与运维工作人员每天接受到的异常检测算法识别出来的告警量不在一个数量级...： 参数的选取会一定程度的影响模型效果， 与F1-score的关系图如下 2 模型结构 eWarn包含四个主要步骤： 1）通过特征工程从告警数据中提取有效且具有解释性的特征；...2）通过多实例学习（multi-instance learning）来区分有用告警和噪音告警； 3）基于特征工程提取出的特征，使用XGBoost进行异常识别； 4）将故障预测结果反馈给用户，并采用LIME...XGBoost分类模型 采用SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling TEchnique）平衡正负样本，再使用XGBoost进行训练 LIME模型可解释性 报告实例如下...，第二部分的特征贡献是有LIME中的线性模型计算的权重，越重要的特征可能与预测事件的根本原因越相关。
1.数据库和数据集的选择 本次分析将使用Kaggle上的德国信用数据集（German Credit Data），并将其存储在PostgreSQL数据库中。...安装必要的R包：包括DBI和RPostgreSQL用于数据库连接，dplyr用于数据处理，caret和xgboost用于机器学习模型。...定义与重要性： 在线学习和模型更新是指模型在实际运行过程中不断吸收新的数据并进行调整，以适应数据分布的变化。...： 使用R语言的plumber包构建API接口，实现模型的自动化训练和部署。...，不同模型适应不同的市场环境，可以提升整体模型的稳定性和鲁棒性。
选自Ancestry 作者：Tyler Folkman 机器之心编译 参与：刘晓坤、李泽南 使用 XGBoost 的算法在 Kaggle 和其它数据科学竞赛中经常可以获得好成绩，因此受到了人们的欢迎（可参阅...随着机器学习的产业应用不断发展，理解、解释和定义机器学习模型的工作原理似乎已成日益明显的趋势。对于非深度学习类型的机器学习分类问题，XGBoost 是最流行的库。...例如，使用 XGBoost 可以很容易地在 Python 中训练模型，并把模型部署到 Java 产品环境中。...在诸如这样的例子中，理解模型做出这样的预测的原因是非常有价值的。其结果可能是模型考虑了名字和位置的独特性，并做出了正确的预测。但也可能是模型的特征并没有正确考虑档案上的年龄差距。...这允许我们在利用 gradient boosting 的威力的同时，仍然能理解模型的决策过程。 为了解释这些技术，我们将使用 Titanic 数据集。
内容简介 AIOps领域关于指标、日志和trace数据的异常检测与定位的研究工作很多，这些工作中的异常更多是时序指标上的表现异常，与真实的故障相距甚远，真实的故障是极其稀疏的，与运维工作人员每天接受到的异常检测算法识别出来的告警量不在一个数量级...1）通过特征工程从告警数据中提取有效且具有解释性的特征； 2）通过多实例学习（multi-instance learning）来区分有用告警和噪音告警； 3）基于特征工程提取出的特征，使用XGBoost...进行异常识别； 4）将故障预测结果反馈给用户，并采用LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）解释模型的预测结果。...image.png XGBoost分类模型 采用SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling TEchnique）平衡正负样本，再使用XGBoost进行训练 LIME模型可解释性...报告实例如下，第二部分的特征贡献是有LIME中的线性模型计算的权重，越重要的特征可能与预测事件的根本原因越相关。
随着机器学习的产业应用不断发展，理解、解释和定义机器学习模型的工作原理似乎已成日益明显的趋势。对于非深度学习类型的机器学习分类问题，XGBoost 是最流行的库。...例如，使用 XGBoost 可以很容易地在 Python 中训练模型，并把模型部署到 Java 产品环境中。...在诸如这样的例子中，理解模型做出这样的预测的原因是非常有价值的。其结果可能是模型考虑了名字和位置的独特性，并做出了正确的预测。但也可能是模型的特征并没有正确考虑档案上的年龄差距。...本文不打算对此展开讨论，可以参见论文（https://arxiv.org/pdf/1602.04938.pdf） 接下来我们尝试在模型中应用 LIME。...例如，在 Sex = Female 时，生存几率更大。让我们看看柱状图： ? 所以这看起来很有道理。如果你是女性，这就大大提高了你在训练数据中存活的几率。所以为什么预测结果是「未存活」？
Lundberg和Lee的SHAP算法最初发表于2017年，这个算法被社区在许多不同的领域广泛采用。 使用pip或conda安装shap库。...使用Shap库构建Beeswarm图 使用Shap库构建部分依赖图 LIME 在可解释性领域，最早出名的方法之一是LIME。...为了表达数据中包含故事、见解和模型的发现，互动性和漂亮的图表必不可少。业务和数据科学家/分析师向AI/ML结果展示和互动的最佳方法是将其可视化并且放到web中。...使用统一的API并封装多种方法，拥有内置的、可扩展的可视化平台，该包使研究人员能够轻松地比较可解释性算法。...它提供全方位可解释的人工智能和可解释的机器学习能力来解决实践中机器学习模型在产生中需要判断的几个问题。
在许多实际应用场景中，机器学习模型往往被视为黑盒，其内部运作对用户或相关领域专家来说是不透明的。解释性机器学习的目标是提高模型的可解释性，使人们能够理解模型的预测依据，从而增强对模型的信任。1....可解释性的重要性在许多应用场景中，尤其是涉及到关键决策的领域，如医疗、金融和司法，模型的解释性是至关重要的。...用户和相关专业人士通常需要了解模型是如何做出预测的，以便更好地理解模型的局限性、风险和潜在偏见。2. 解释性机器学习的方法解释性机器学习方法可以分为全局解释和局部解释两大类。...LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）LIME 是一种常用的局部解释性工具，它通过生成与原始数据集类似的人工数据子集，然后观察在该子集上模型的行为...# 加载VGG16模型model = VGG16(weights='imagenet')使用LIME进行解释接下来，我们使用LIME解释该图像模型的决策：# 代码示例：使用LIME解释图像分类模型import
它利用博弈论中的经典Shapley值及其相关扩展将最优信贷分配与局部解释联系起来（详见论文的细节和引用）。 数据集中每个特征对模型预测的贡献由Shapley值解释。...Lundberg和Lee的SHAP算法最初发表于2017年，这个算法被社区在许多不同的领域广泛采用。 使用pip或conda安装shap库。...使用Shap库构建Beeswarm图 使用Shap库构建部分依赖图 LIME 在可解释性领域，最早出名的方法之一是LIME。...为了表达数据中包含故事、见解和模型的发现，互动性和漂亮的图表必不可少。业务和数据科学家/分析师向AI/ML结果展示和互动的最佳方法是将其可视化并且放到web中。...它提供全方位可解释的人工智能和可解释的机器学习能力来解决实践中机器学习模型在产生中需要判断的几个问题。
在XGBoost 1.0.0中，引入了对使用JSON保存/加载XGBoost模型和相关超参数的支持，旨在用一个可以轻松重用的开放格式取代旧的二进制内部格式。...因此，当调用 booster.save_model（在R中是 xgb.save）时，XGBoost会保存树、一些模型参数（例如在训练树中的输入列数）以及目标函数，这些组合在一起代表了XGBoost中的“...模型（树和目标）使用稳定的表示，因此在较早版本的 XGBoost 中生成的模型可以在较新版本的 XGBoost 中访问。...如果希望将模型存储或存档以供长期存储，请使用 save_model（Python）和 xgb.save（R）。...其中一个缺点是，pickle输出不是稳定的序列化格式，在不同的Python版本和XGBoost版本上都无法使用，更不用说在不同的语言环境中了。解决此限制的另一种方法是在加载模型后再次提供这些函数。
在R语言中构建模型，有很多包进行了模型的封装。那么模型的评估在R中也有对应的包ipred。此包利用了bagging和boosting算法进行对模型的的评估。...在这里我们介绍下这两个算法的区别：1）样本选择上：Bagging：训练集是在原始集中有放回选取的，从原始集中选出的各轮训练集之间是独立的；Boosting：每一轮的训练集不变，只是训练集中每个样例在分类器中的权重发生变化...当然，bagging在学习算法模型不稳定和受训练模型影响很大的模型有更好的效果。接下来我们看下在这个ipred包中如何运行的。...接下来是间接分类模型的构建。所谓间接分类模型，就是将数据集分为三种类型的变量:用于预测类的变量(解释变量)、用于定义类的变量(中间变量)和类成员变量本身(响应变量)。...中间变量是在解释变量的基础上建模的，响应变量是在中间变量上定义的。
，但这个小型库却专门这样做 机器学习-自我解释；不包括主要用于构建神经网络或用于自动化机器学习过程的库 自动化机器学习-主要用于自动执行与机器学习相关的过程的库 数据可视化-与建模，预处理等相反，主要提供与数据可视化相关的功能的库...解释与探索-主要用于探索和解释模型或数据的库 请注意，以下按类型表示了每个库，并按星级和贡献者对其进行了绘制，其符号大小反映了该库在Github上的相对提交次数。 ?...XGBoost（https://github.com/dmlc/xgboost） star：19900，贡献：5015，贡献者：461 适用于Python，R，Java，Scala，C ++等的可扩展，...中的近似最近邻居已针对内存使用情况以及加载/保存到磁盘进行了优化 12....LIME（https://github.com/marcotcr/lime） star：800，承诺：501，贡献者：41 Lime：解释任何机器学习分类器的预测 36.
我们在面对客户的时候，他们会问 ”我为什么要相信你的模型“。如果客户不相信模型和预测结果，就无法使用这个模型，将其部署在产品中。 识别和防止偏差 方差和偏差是机器学习中广泛讨论的话题。...2.2.2 实例 和上述一样，仍然选择预测每个人的年收入是否会超过50k这个数据集，使用XGBoost模型。 1....缺点： 表格型数据中，相邻点很难定义，需要尝试不同的kernel来看LIME给出的可解释是否合理； 扰动时，样本服从高斯分布，忽视了特征之间的相关性； 稳定性不够好，重复同样的操作，扰动生成的样本不同，...2.4.4 实例 和上述一样，仍然选择预测每个人的年收入是否会超过50k这个数据集，使用XGBoost模型。...2.5.2 优缺点 优点： SHAP值的计算是公平分配到不同的特征的，而LIME是选择一部分特征进行解释； 可以进行对比分析，同一个特征在不同样本之间的SHAP值进行比较，但是LIME不能； 具有坚实的理论基础
tensorflow-understanding-tensors-and-graphs/) 使用Keras和TensorFlow在R中开始深度学习 (https://www.analyticsvidhya.com.../* LIME */ LIME是一种算法（和库），可以解释任何分类器或回归量的预测。LIME如何做到这一点？通过一个可解释的模型来近似它。灵感来自“为什么我应该相信你？”...安装LIME很简单： pip install lime 本文将帮助构建LIME背后的直觉和模型解释性： 在机器学习模型中建立信任（在Python中使用LIME） (https://www.analyticsvidhya.com...他们是自动化机器学习的市场领导者。但是你知道他们在Python中也有一个模型可解释性库吗？ H2O的无人驾驶AI提供简单的数据可视化技术，用于表示高度特征交互和非线性模型行为。...最流行的数据库语言。SQLAlchemy是一个Python SQL工具包和Object Relational Mapper，它为应用程序开发人员提供了SQL的全部功能和灵活性。
为此，使用了两种广泛应用的解释性方法：局部可解释LIME）和来自Exmol库的反事实解释（CF）。这两种方法都是模型不依赖的，意味着它们可以用来解释任何提供了输入数据预测结果函数的机器学习模型。...尽管这两个包仅提供局部解释（解释给定实例的预测），但在这项研究中实现并使用了各种方法来汇总这些解释，以产生全局解释（解释整个模型）。...基于图和基于指纹实验的总体比较放在了表2中（在每种情况下，都报告了性能最佳的模型）。总体来说，使用图表示和图模型比使用向量表示效果更好，其RMSE值始终较低。...图 2 另一方面，基于LIME的特征分析指出了指纹中相应键编码的功能团，这些功能团对给出特定预测非常重要。图2展示了使用随机森林（RF）模型基于MACCSFP进行的LIME基分析结果。...LIME产生的亚结构键对于不同考虑的属性是多样的。在溶解度评估中，包含氮或氧原子的化合物片段被指出为最重要的。对于透过性，含氮环以及两个非碳和非氢原子的连接是得分最高的亚结构。
tensorflow-understanding-tensors-and-graphs/) 使用Keras和TensorFlow在R中开始深度学习 (https://www.analyticsvidhya.com.../* LIME */ LIME是一种算法（和库），可以解释任何分类器或回归量的预测。LIME如何做到这一点？通过一个可解释的模型来近似它。灵感来自“为什么我应该相信你？”...安装LIME很简单： pip install lime 本文将帮助构建LIME背后的直觉和模型解释性： 在机器学习模型中建立信任（在Python中使用LIME） (https://www.analyticsvidhya.com...他们是自动化机器学习的市场领导者。但是你知道他们在Python中也有一个模型可解释性库吗？ H2O的无人驾驶AI提供简单的数据可视化技术，用于表示高度特征交互和非线性模型行为。...最流行的数据库语言。SQLAlchemy是一个Python SQL工具包和Object Relational Mapper，它为应用程序开发人员提供了SQL的全部功能和灵活性。 ?
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