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？...解释任何分类器的预测》）。 ? 基于这一基本但至关重要的信任原则，LIME背后的理念是回答每个预测和整个模型是“为什么”。...第四步：数据勘探 4.1 由于ID列只是一个标识符，并没有用，因此我们首先将它移除： biopsy$ID<- NULL 4.2 让我们重新命名剩下的列，这样当我们使用LIME来理解预测结果的可视化解释过程中...第六步：我们将通过caret包使用随机森林模型。我们也不会调试超参数，只是实现一个5次10折的交叉验证和一个基础的随机森林模型。所以在我们训练集上训练和拟合模型时，不要进行干预。...尾注 最后，我们探讨了LIME以及如何使用它来解释我们模型的个体结果。
在本文中，我们将介绍一种方法，用来解释这篇论文中的任何一种分类器的预测结果，并且用开源包来实现。 动机：我们为什么要理解预测结果？ 机器学习如今是非常火的一个话题。...这里，图像中的是木吉他，分类器却预测为电吉他。解释部分阐述了为何两者被混淆了：它们的指板很相似。lime包目前暂时还无法实现图像分类器的解释，我们正在开发中。 ?...Lime用可以被理解的表征方式（比如用单词）来解释这些分类器，即使它不是分类器真正在使用的方式。另外，lime考虑了人类的局限性：解释内容不会过长。...目前，我们的工具包支持稀疏线性模型的解释，我们正在开发支持其它表征方式。 为了做到与模型无关，lime不会深入模型内部。...为了搞清楚哪一部分输入对预测结果产生贡献，我们将输入值在其周围做微小的扰动，观察模型的预测行为。然后我们根据这些扰动的数据点距离原始数据的距离分配权重，基于它们学习得到一个可解释的模型和预测结果。
最佳的答案将建议 String.match 与正则表达式和 /g 一起使用或者带有 /g 的 RegExp.exec 或者带有 /g 的 RegExp.test 。 咱们先看看旧规范是如何工作的。...常规捕获组是通过将模式包装在 (pattern) 中创建的，但是要在结果对象上创建 groups 属性，它是: (?pattern)。 要创建一个新的组名，只需在括号内附加 ?...在每次迭代期间调用.exec 时，将显示下一个结果（它不会立即返回所有匹配项），因此使用 while 循环。...white*seagull' white seagull 但奇怪的是: 如果你从这个正则表达式中删除 /g，你将永远在第一个结果上创建一个无限循环。...缺少或任何其他类型的引号都不会生成格式良好的JSON。
然而过去的几年里，许多机器学习系统产生了带有偏见或歧视的结果，人们对此也有着很多争议。...这就是为什么 GDPR 允许用户可以要求解释机器任何「合法或类似重要」的决策，希望解释的权利能够使「算法歧视」的受害者诉诸人权，从而减轻这种偏见的影响。...所以当人们想验证决策正确性时并不会去扫描大脑，而是通过相关数据以及过往的经验判断。） 可解释的人工智能要求机器学习算法可以自己证明决策的正确性。...LIME 在做出图像分类决策时，不会考虑触发神经网络中的哪个神经元，而是在图像本身中搜索解释。...它会将原始图像的不同部分变黑，并通过 Inception 将产生的「扰动」图像反馈回来，以检查哪些扰动将算法抛离最远。 通过这种方法，LIME 可以将初始网络分类决策归因于原始图片的特定特征。
前面我们介绍了shiny这个包的基础用法，今天我们给大家介绍下如何设定各个元素的布局。其中用到了很多函数我们在此进行一一的描述，真正让大家体验下R语言中的网页前端。...hist(rnorm(input$obs)) }) } # Complete app with UI and servercomponents shinyApp(ui, server) 接下来看下对应的结果...接下来我们看下fluidPage网页中细节化的元素布局操作函数： 1. fluidRow 页面中的行，每添加一个代表对网页分割多一行。...2. column 指的分割的列，此值其实固定大小，一共将网页分为12列，其width取值也就意味着只能介于1-12之间的整数。 3. tabPanel属于tabsetPanel中的元素。...4. tabsetPanel中最主要的参数是type，选择tabs，默认的绘制形状；选择pills则是带有选择背景的tabPanel。如下图： Tabls： ? Pills： ?
(注意： match匹配的结果存储在 matches[0]而非在 matches)，在字符串 'hello'中搜索匹配 'l'只有 'l'被返回来。使用 regexp参数也是得到一样的结果。...在每次迭代调用 .exec时，会显示下一个结果（它不会立即返回所有匹配项）。...现在我们有足够的背景知识回答这个问题： 最好使用 .matchAll() 使用捕获组时更加优雅。捕获组知识带有提取模式（）的正则表达式的一部分。 它返回一个迭代器而不是数组，迭代器本身很有用。...结果输出： black*raven at 0 with 'black*raven lime*parrot white*seagull' black raven lime*parrot at 11 with...缺少 ...或任何其他类型的引号将不会产生格式良好的 JSON。
模型训练：模型在准备好的数据上进行训练，传统的机器学习模型或深度学习神经网络都可以。模型的选择取决于要解决的问题和所需的可解释性水平。模型越简单就越容易解释结果，但是简单模型的性能并不会很高。...LIME 试图解释机器学习模型在做什么。LIME 支持解释文本分类器、表格类数据或图像的分类器的个别预测。 3、Eli5 ELI5是一个Python包，它可以帮助调试机器学习分类器并解释它们的预测。...算法解释任何文本分类器的预测。...该算法可以有效地计算任何具有高概率保证的黑盒模型的解释。 Anchors可以被看作为LIME v2，其中LIME的一些限制(例如不能为数据的不可见实例拟合模型)已经得到纠正。...)，解决了在实践中解释机器学习模型产生的判断的几个问题。
建立一个AI模型，输入数据，然后再输出结果，但有一个问题就是我们不能解释AI为何会得出这样的结论。需要了解AI如何得出某个结论背后的原因，而不是仅仅接受一个在没有上下文或解释的情况下输出的结果。...SHAP SHapley Additive explanation (SHapley Additive explanation)是一种解释任何机器学习模型输出的博弈论方法。...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。
建立一个AI模型，输入数据，然后再输出结果，但有一个问题就是我们不能解释AI为何会得出这样的结论。需要了解AI如何得出某个结论背后的原因，而不是仅仅接受一个在没有上下文或解释的情况下输出的结果。...SHAP SHapley Additive explanation (SHAP)是一种解释任何机器学习模型输出的博弈论方法。...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。
最佳结果将建议 String.match 与正则表达式和 /g 一起使用或者带有 /g 的 RegExp.exec 或者带有 /g 的 RegExp.test 。...，结果中，分组 (pattern) 匹配将成为 group.name，并附加到 match 对象，以下是一个实例： 字符串标本匹配： black*raven lime*parrot white...在每次迭代期间调用.exec 时，将显示下一个结果（它不会立即返回所有匹配项。），因此使用 while 循环。...*seagull'whiteseagull 但奇怪的是: 如果你从这个正则表达式中删除 /g，你将永远在第一个结果上创建一个无限循环。...但是如前所述，由于上面提到的许多原因，这是更好的方法，移除 /g 不会导致无限循环。
它可以在Linux系统上以自动化的形式执行各种事件响应任务，以帮助安全分析人员快速对系统中的安全应急事件进行分类，同时不会影响最终的处理结果。...除了Linux内置工具即功能组件之外，TuxResponse还引入了下列外部工具包： -LiME -Exif -Chckrootkit -Yara + Linux扫描规则 工具下载 广大用户可以直接使用下列命令将项目代码克隆至本地...LiME的话，肯定会花费你大量的时间，这样一来效率就非常低了。...五、生成HTML报告 我们所有的操作记录以及分析结果都将存储在一个文本文件中，因此我们可以轻松返回并查看输出。这样做的好处是，我们可以将它上传到任何一个日志分析工具中，并在后期加以解析。...除此之外，我们还可以使用该函数来生成HTML格式的分析报告，并以可读性更高的形式查看工具生成的事件响应结果。
#安装Shiny程序包 install.packages("shiny") 2.学习目录 P-1:初步认识shiny app的结构 一个文件夹，加上包含Shiny命令的app.R文件，再加上用到的数据文件和...其中ui定义网页中对象的展示方式，包括文字的字体，字号，颜色，排列方式，以及各种组件的默认参数，可以选择的参数等。 server：计算。server函数读取组件中收集到的数据，计算后，再传递给UI。...页面布局 P-3:输入对象 P-4:server呈现 ui输出 render* 与*Output成对出现，一般 用在server中，...讲计算/绘图结果表达（转换），然后通过再ui代码块中使用姜server中表达的结果展现出来。...library(shiny) # sidebarLayout带侧边栏的页面 # ??fluidPage # ??
提出了一种加权变分模型[20]，用于从带有正则化项的观测图像中估算反射率和照度。...直观地说，在光线空间变化的弱光图像中，我们总是希望增强暗区而不是亮区，这样输出的图像既不会曝光过度也不会曝光不足。...最后一栏显示的结果产生的启发gan。接下来我们放大一些边界框的细节。石灰容易产生过度曝光伪影，使结果失真、刺眼，并丢失部分信息。SRIE和NPE的结果通常比其他的要暗一些。...表1报告了之前作品使用的五个公开图像集(MEF、NPE、LIME、VV和DICM)的NIQE结果:NIQE值越低，说明视觉质量越好。开明gan在五局三局中获胜，并且在总体平均NIQE方面是最好的。...这提供了一个侧面的证据，表明开明gan除了产生视觉上令人愉悦的结果外，还保留了语义上的细节。我们还用石灰和AHE进行了实验。
UI 中的输出控件创建了占位符，它随后被后端函数生成的内容所填充。...注意，render 函数中的 {} 应对单行代码是非必须的。后端函数写为如下的形式显得更加紧凑。...图 任何类型的 R 图（基础、ggplot2 或其他）读者都可以使用 plotOutput() 和 renderPlot()： ui <- fluidPage( plotOutput("plot",...plotOutput() 有一些像 click、dbclick 和 hover 这样的参数。...如果指定 click = "plot_click"，Shiny 会创建一个响应的输入 input$plot_click，利用它我们可以让图形产生交互性。
导读：随着深度学习算法应用越来越广泛，大家不再满足于只得到模型的预测结果，而是希望更好的了解结果产生的原因。构建能让用户理解并信任的模型越来越重要。...2、解决问题 结合论文中的例子来说明LIME可以解决的两类问题： 是否可以信任复杂模型对某个样本的预测结果 复杂模型预测病人得了流感，LIME给出得到这个结果的主要特征，其中鼻塞、头痛对结果的预测起到促进作用...Interpretable：解释器的模型与特征都必须是可解释的，可用局部样本特征解释复杂模型预测结果。 Model-Agnostic：与复杂模型无关，任何模型都可以用LIME进行解释。...step2：为生成的随机样本打上标签 将生成的随机样本放入复杂模型f中训练，得到预测结果。...具有很强的通用性，效果好 LIME能够兼容任何一种机器学习算法，具有广泛的适用性。 2.
# [] 如果一个列表带有初始值，我们可以使用 len() 方法计算列表的长度。...列表可以通过赋值语句进行快速拆包。...简单来讲就是将集合中的多个元素同时赋值给多个变量。其中*变量可以接受1到多个。如下边的例子前三项按顺序拆包分别赋值给了变量，剩余项全部给了最后一个动态变量。...') # 新的list中在apple后插入新的职lime print(fruits) # ['banana', 'orange', 'apple', 'lime', 'mango', 'lemon...这种方式下list2是list1的引用，任何在list2中的修改都将改变原是原始list1。但很多情况下，我们不希望改变原list，而是创建一个不关联的副本。
如果你还记得，在之前我们讨论过的任何解释方法中，我们都是根据特征重要性，度量或可视化来解释模型的。比如特征“A”在预测中比特征“B”有更大的影响力。...但在图像中没有任何可以命名的特定特征，那么怎么进行解释呢?...一般情况下我们都是用突出显示图像中模型预测的重要区域的方法观察可解释性，这就要求了解如何调整LIME方法来合并图像，我们先简单了解一下LIME是怎么工作的。...最简单的方法是，从数据集中提取一个随机样本，随机打开(1)和关闭(0)一些像素来生成新的数据集 但是通常在图像中，出现的对象(如狗vs猫的分类中的:狗&猫)导致模型的预测会跨越多个像素，而不是一个像素。...类别0:带有任意大小的白色矩形的随机图像 类别1:随机生成的图像（没有白色矩形） 然后创建一个简单的CNN模型 LIME示例 %matplotlib inline import matplotlib.pyplot
NLP每天都会产生新的令人兴奋的结果，并且它是一个非常大的领域。...解释模型 为了验证我们的模型并解释它的预测，重要的是看一下它用哪些单词来做决策。如果我们的数据有偏差，我们的分类器会在样本数据中做出准确的预测，但是模型在现实世界中不会很好地泛化。...但是，对于更复杂的模型，我们可以利用像LIME这样的黑箱解释器来了解我们的分类器是如何工作的。 LIME Github通过开源软件包提供LIME。...黑箱解释器允许用户通过扰动输入（在我们的例子中是从句子中移除单词）和观察预测如何改变来解释任何分类器在一个特定示例上的决定。...Github资源包地址：https://github.com/marcotcr/lime 让我们来看看我们的数据集中的几个句子的解释。
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