2019年2月，波兰政府对银行法进行了修订，赋予客户在做出信贷拒绝时获得解释的权利。这是在欧盟实施GDPR的直接后果之一。这意味着，如果决策过程是自动的，银行需要能够解释为什么不发放贷款。
通过模型可解释方法，可以直观地传递关于模型行为的解释，比如为什么这个样本被预测为这个标签，某个特征对预测结果起到了什么样的作用。
今天为大家介绍的是来自Su-In Lee研究团队的一篇关于shapely value特征归因的论文。基于Shapley值的特征归因在解释机器学习模型方面非常流行。然而，从理论和计算的角度来看，它们的估计是复杂的。作者将这种复杂性分解为两个主要因素：去除特征信息的方法和可行的估计策略。这两个因素提供了一个自然的视角使得我们可以更好地理解和比较24种不同的算法。
一大类方法中解释模型是一系列二元变量的线性函数 称为Additive Feature Attribution methods（AFA）相加特征归因方法
目前人工智能应用已经渗透到我们生活的方方面面，成为我们生活中重要的一部分。我们相信，随着机器学习技术的不断进步，未来有望产生一个能够感知、学习、做出决策和采取独立行动自主系统。但是，如果这些系统无法向人类解释为何作出这样的决策，那么它们的有效性将会受到限制。用户要理解，信任和管理这些人工智能“合作伙伴”，可解释AI则至关重要。
我第一次听说 Shapley 值是在学习模型可解释性的时候。我知道了 SHAP，它是一个框架，可以更好地理解为什么机器学习模型会那样运行。事实证明，Shapley 值已经存在了一段时间，它们最早起源于 1953 年的博弈论领域，目的是解决以下情况：
导读：在人工智能领域，模型的可解释性一直是研究者和工程师们关注的焦点。随着机器学习模型在各个领域的广泛应用，如何理解模型的决策过程成为了一个重要课题。SHAP（SHapley Additive exPlanations）算法作为一种新兴的模型解释技术，为我们提供了一种全新的视角来理解复杂的机器学习模型。
大数据文摘授权转载自将门创投 作者：Guanchu Wang 论文链接： https://arxiv.org/abs/2302.03225 代码链接： https://github.com/ynchuang/awesome-efficient-xai 什么是可解释机器学习？ 深度模型（神经网络）的推理过程是黑盒化的、不可解释的。机器学习发展至今仍然无法完全打开这个黑盒子。可解释机器学习的研究内容就是为深度模型的推理结果提供人类可以理解的解释（原因）。这在有道德约束下的应用场景中是极其重要的。例如，某银行利
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在越来越多的领域中机器学习模型已开始需要更高的标准， 例如模型预测中公司需要对模型产生的任何虚假预测负责。有了这种转变，可以说模型的可解释性已经比预测能力具有更高的优先级。 诸如准确率和R2分数之类的指标已经排在了后面，而能够解释模型预测变得越来越重要。 我们研究了几种方法来解释的模型，并更好地了解它们的工作方式。 在这里，我们将研究SHAP值，这是一种解释来自机器学习模型的预测的有效方法。
今天给大家分享一篇2022年发表于JAMA network open（IF13.3） 上面的文章，文章使用机器学习方法预测患者是否诊断为某种疾病，帮助提高急诊运行效率，缩短患者等待时间！
shap（SHapley Additive exPlanations）是一个用于解释机器学习模型输出的模型解释包。
今天讲一下机器学习的经典方法，SHAP（Shapley Additive exPlanations）。🤒
这是一个故事，关于错误地解释机器学习模型的危险以及正确解释所带来的价值。如果你发现梯度提升或随机森林之类的集成树模型具有很稳定的准确率，但还是需要对其进行解释，那我希望你能从这篇文章有所收获。
proc iml是SAS中的一个矩阵语言，它可以简化矩阵运算和自定义统计算法。proc iml的语法和DATA步骤有很多相似之处，但是proc iml的基本单位是矩阵，而不是观测值。proc iml可以在内存中高效地执行向量化的计算。
目前很多机器学习模型可以做出非常好的预测，但是它们并不能很好地解释他们是如何进行预测的，很多数据科学家都很难知晓为什么该算法会得到这样的预测结果。这是非常致命的，因为如果我们无法知道某个算法是如何进行预测，那么我们将很难将其前一道其它的问题中，很难进行算法的debug。
TL;DR：我们将特征的重要值直接写进神经网络，作为层间特征，这样的神经网络模型有了新的功能：
本文介绍shap原理，并给出一个简单的示例揭示shap值得计算过程； 然后介绍如何将shap值转化为我们更容易理解的概率。
特征选择和超参数调整是每个机器学习任务中的两个重要步骤。大多数情况下，它们有助于提高性能，但缺点是时间成本高。参数组合越多，或者选择过程越准确，持续时间越长。这是我们实际上无法克服的物理限制。我们能做的是充分利用我们的管道。我们面临着不同的可能性，最方便的两个是：
随着AI和机器学习的发展，越来越多的决策会交给自动化的机器学习算法来做。但是当我们把一些非常重要的决定交给机器的时候，我们真的放心么？当波音飞机忽略驾驶员的指令，决定义无反顾的冲向大地；当银行系统莫名其妙否决你的贷款申请的时候；当自动化敌我识别武器系统决定向无辜平民开火的时候；人类的内心应该是一万个草泥马飞过，大声的质问，“为什么？”
模型可解释性汇总
作者：贾恩东 本文约2000字，建议阅读9分钟本文为你介绍更公平分配利益权重的一种算法——Shapley值方法。 本篇文章是数据派一文读懂系列的新年第一篇原创，在这里祝贺大家新年学业有新成就，生活有新气象！这次带大家了解一种有趣的从数学角度计算合作博弈贡献从而更公平分配利益权重的算法——Shapley值方法。 相信大家在日常生活中都接触过这样一个现象，那就是1+1不等于2。好了，不开玩笑，作者想说的是，很多时候多个主体分别产生的影响和共同产生的影响是不具备严格加性的。有句俗语，一个和尚挑水吃，两个和尚抬水吃
SHAP(SHapley Additive exPlanation)是解决模型可解释性的一种方法。SHAP基于Shapley值，该值是经济学家Lloyd Shapley提出的博弈论概念。“博弈”是指有多个个体，每个个体都想将自己的结果最大化的情况。该方法为通过计算在合作中个体的贡献来确定该个体的重要程度。
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟本书介绍了一系列与模型无关的方法，可用于任何黑盒模型以及分类和回归问题的实际应用。 解释模型分析探索、解释和检查预测模型是一套方法和工具，旨在建立更好的预测模型，并监测其在不断变化的环境中的行为。今天，预测建模的真正瓶颈既不是缺乏数据，也不是缺乏计算能力，也不是不充分的算法，也不是缺乏灵活的模型。它是缺乏模型探索(提取模型学习到的关系)、模型解释(理解影响模型决策的关键因素)和模型检查(识别模型弱点和评估模型性能)的工具。本书介绍了一系列与模型无关的方法，可用于任何
日常打war包下载到本地进行open使用时，我们在启动项目时可能会遇到 ERROR SpringApplication Application run failed org.springframework.beans.factory.BeanDefinitionStoreException: Failedtoparseconfiguration class [com.yzj.arch.TafParentApplication]; nested exception is org.springframework.core.NestedIOException: Failed to load class [javax.servlet.Filter]; nested exception is java.lang.ClassNotFoundException: javax.servlet.Filter 这个错误。
面向切面编程（AOP是Aspect Oriented Program的首字母缩写） ，我们知道，面向对象的特点是继承、多态和封装。而封装就要求将功能分散到不同的对象中去，这在软件设计中往往称为职责分配。
在IEDA中，使用Maven建多工程编写代码时，常常会遇到提交代码到Git上，会把非工程相关的代码或配置文件提交GitLab仓库里，确实是一件麻烦的事情。
北京时间2月24日，本篇工作作者申万祥博士将带来线上分享，介绍如何通过增强数据的表征和利用卷积神经网络来提高生物医学数据的学习效果。更多详情见文末。 决定 AI 模型识别能力的主要因素是数据和算法，长久以来 AI 领域重点关注在算法来提升性能，但对数据的探索程度远不及算法的开发。以数据为中心的 AI 方法（data-centric AI）基于高质量的数据构建 AI 系统，主要是确保数据表征能够清晰地展示 AI 所须学习的内涵特征。 特别是对于生物医药领域具有高维度而无序特征的小样本数据（比如疾病组学数据），
夏普里值（Shapley Value)指所得与自己的贡献匹配的一种分配方式，由诺贝尔奖获得者夏普里（Lloyd Shapley）提出，它对合作博弈在理论上的重要突破及其以后的发展带来了重大影响。
今天介绍美国华盛顿大学保罗·艾伦计算机科学与工程学院的Su-In Lee团队在nature mechine intelligence 2020的论文，该论文提出了一种基于博弈论沙普利值的TreeExplainer方法，用于从局部到全局的树模型解释性研究。
随着人工智能的发展为了解决具有挑战性的问题，人们创造了更复杂、更不透明的模型。AI就像一个黑匣子，能自己做出决定，但是人们并不清楚其中缘由。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。
📷 来源：DeepHub IMBA本文约1500字，建议阅读5分钟本文为你介绍6个用于可解释性的Python框架。 随着人工智能的发展为了解决具有挑战性的问题，人们创造了更复杂、更不透明的模型。AI就
SHAP（Shapley Additive exPlanations） 使用来自博弈论及其相关扩展的经典 Shapley value将最佳信用分配与局部解释联系起来，是一种基于游戏理论上最优的 Shapley value来解释个体预测的方法。
机器之心专栏 作者：Yatao Bian 腾讯 AI Lab 与瑞士苏黎世联邦理工合作提出基于能量学习的合作博弈新范式，为可解释性等机器学习中的估值问题提供新理论新方法，论文已被 ICLR 2022 接收。 近年来，估值问题在机器学习中变得日益重要。一些典型的估值问题包括用于可解释性的特征归因(feature attribution)，用于合作学习的数据估值(data valuation)，以及用于集成学习的模型估值(model valuation for ensembles)。开发合理高效的估值算法对于这
今天为大家介绍的是来自Kamila Naxerova和Su-In Lee团队的一篇关于药物协同预测的论文。机器学习可能通过解释药物协同作用的分子基础来辅助选择最佳的抗癌药物组合。通过准确的可解释的模型，机器学习有望加速基于数据的癌症药理学研究。然而，由于转录组数据具有高度相关性和高维度的特点，简单地将当前可解释的机器学习策略应用于大型转录组数据集会导致次优的结果。在这里，作者利用特征归因方法展示了通过利用可解释的机器学习模型集合可以提高解释质量的可能性。
使用IDEA写Java工程时，使用Maven导入依赖包，程序写好后，代码没有报错，但是执行时就会报图中的错误。
机器之心分析师网络 作者：Jiying 编辑：H4O 本文结合《Explanation decisions made with AI》指南，重点对算法的应用场景和可解释性分析进行了梳理总结。 英国的 Information Commissioner’s Office （ICO）和 The Alan-Turing Institute 联合发布了《Explanation decisions made with AI》指南。该指南旨在为机构和组织提供实用建议，以帮助向受其影响的个人解释由 AI 提供或协助的程序
可解释的人工智能（explainable AI） 是机器学习领域热门话题之一。机器学习模型通常被认为是“黑盒”，具有内部不可知的特性。因此这些模型在应用时，往往需要首先获取人们的信任、明确其误差的具体含义、明确其预测的可靠性。本文中，我们将探讨 explainable AI 的内涵及其重要性，并且提供了几个案例以帮助理解。
前两天下午四点打过来的电话，没接到。因为是座机分机所以不能打过去（试了几次，这个事情告诉我们手机要随身携带，万一面试官用座机打的，你还不能回拨）。于是我等啊等，终于在快七点面试官给我打过来了。阿里面试的用户体验是真的好，面试官很耐心。再次感谢阿里hr都很好，昨天查了状态已回绝。自己实力不够，还需继续修炼 先说说总体情况面了三十多分钟，我问问题用了十几分钟，总共四十多分钟。基本的问题回答出来了，但是本人比较内向，不是很会接话茬子有点尬聊。每次回答完一个问题，就安静了几秒钟。基本问题都回答出来了，然后再一点点
📷 来源：DeepHub IMBA本文约1700字，建议阅读5分钟在本文中，将介绍6个用于机器学习可解释性的Python框架。 随着人工智能的发展为了解决具有挑战性的问题，人们创造了更复杂、更不透明的
Shapley Values的原理是基于联合博弈论(coalitional game theory)的理论。Shapley Value的计算公式表达式如下所示：
📷 大数据文摘转载自数据派THU 来源：DeepHub IMBA 随着人工智能的发展为了解决具有挑战性的问题，人们创造了更复杂、更不透明的模型。AI就像一个黑匣子，能自己做出决定，但是人们并不清楚其
LightGBM是一种高效的梯度提升决策树算法，但其黑盒性质使得理解模型变得困难。为了提高模型的可解释性，我们需要一些技术来解释模型的预测结果和特征重要性。本教程将介绍如何在Python中使用LightGBM进行模型解释和提高可解释性，并提供相应的代码示例。
如何让复杂的模型具备可解释性，SHAP值是一个很好的工具，但是SHAP值不是很好理解，如果能将SHAP值转化为对概率的影响，看起来就很舒服了。先前阿Sam也写过一篇类似的文章，关于SHAP值的解释的，感兴趣的也可以一并阅读一下。MLK | 如何解决机器学习树集成模型的解释性问题
简称“GS 算法”，也称为延迟接受算法。是 Gale 和 Shapley 为了寻找一个稳定匹配而设计出的市场机制。运行时间在算法输入的大小上是线性的。根据其使用方式，它可以找到对匹配一侧的参与者或另一侧的参与者最佳的解决方案。
【1】 Heteroscedastic Temporal Variational Autoencoder For Irregularly Sampled Time Series 标题：用于不规则采样时间序列的异方差时间变分自动编码器
摘要：探索agent是否可以在不依赖于人工标记数据的情况下与其环境保持一致，提出了一个有意思的研究课题。从智能生物观察到的对齐过程中汲取灵感，我们提出了一种新颖的学习框架。agent能够熟练地从过去的经验中提炼出见解，完善和更新现有的笔记，以增强它们在环境中的表现。整个过程发生在内存组件中，并通过自然语言实现，因此我们将这个框架描述为内存学习(In-Memory Learning)。我们还深入探讨了用于评估自我改进过程的基准测试的关键特性。通过系统实验，我们证明了我们框架的有效性，并提供了解决这个问题的见解。
当机器学习模型用在产品、决策或者研究过程中的时候，「可解释性」通常是一个决定因素。
作者授权转载 作者：寒小阳 摘自：http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50469334 大数据文摘愿意为读者打造高质量【机器学习讨论
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