机器学习模型的可解释性 机器学习模型的可解释性是指人类能够理解并理解决策原因的程度，这在业务应用中尤为重要。高可解释性的模型不仅有助于开发人员在建模阶段理解模型，还能在必要时进行优化调整。...可解释性的重要性体现在多个方面： 辅助决策：可解释性使人们更容易理解为什么模型做出了某些决定或预测，从而提高对模型的信任度和接受度。...最新的机器学习模型可解释性技术和方法有哪些？ 最新的机器学习模型可解释性技术和方法主要包括以下几种： 局部可解释性工具：这类工具旨在解释模型在特定输入上的行为。...解释性工具的应用：利用各种解释性工具和技术，如局部可解释模型不可解释性（LIME）、集成梯度（IG）等，帮助理解模型的预测过程和结果。...机器学习模型的可解释性在未来的发展趋势是什么？ 机器学习模型的可解释性在未来的发展趋势可以从多个方面进行分析和预测。 首先，可解释性方法将更加多样化和综合化。
可解释性的范围 全局可解释 这个层级的可解释性指的是，模型如何基于整个特征空间和模型结构、参数等作出决策的。什么特征是重要的，特征交互会发生什么。...模型的全局可解释性可以帮助理解，针对不同特征，目标变量的分布是什么。 局部可解释 局部可解释性更加关注单条样本或一组样本。这种情况下我们可以将模型看做是一个黑盒，不再考虑模型的复杂情况。...1.3 可解释的模型 最简单的机器学习可解释性就是直接使用可解释模型，比如逻辑回归、线性模型、决策树。...然后使用新的可解析的特征和prediction作为label来训练新的简单模型（例如LR），然后使用简单模型的权重作为这些特征的重要性作为输出。...就是选择一个样本以及样本附近的点，然后训练一个简单模型来拟合，虽然简单模型不能在完整数据集上有效，但至少在这个点附近都是有效的，这个简单模型的特征是人类可解析的，而训练出的权重也可以表示特征重要性。
不理解模型预测的后果 上述两个例子的共同之处在于，银行业的模型和亚马逊构建的模型都是非常复杂的工具，即所谓的黑箱分类器，它们不提供直接的、可由人类解释的决策规则。...如果金融机构想继续使用基于ml的解决方案，就必须对模型可解释性研究进行投资。他们很可能会这么做，因为这类算法在预测信贷风险方面更准确。...ML的采用增长伴随着ML可解释性研究的增加，这些研究受到诸如GDPR、欧盟的“解释权”、对安全(药物、自动驾驶汽车)的担忧、可重复性、偏见或最终用户期望(调试模型以改进模型或学习一些东西)等法规的推动。...(有些模型仍然很难解释)。...如果医生了解模型在做什么，他更有可能在做出最终判断时使用模型的建议。 为了演示如何使用LIME解释这样的模型，我们可以看看另一个研究的例子，该研究的目的是对ICU的死亡率进行早期预测。
机器学习模型的可解释性越高，人们就越容易理解为什么做出某些决定或预测。模型可解释性指对模型内部机制的理解以及对模型结果的理解。...可解释性特质： 重要性：了解“为什么”可以帮助更深入地了解问题，数据以及模型可能失败的原因。 分类：建模前数据的可解释性、建模阶段模型可解释性、运行阶段结果可解释性。...对于模型按预期工作的关键利益相关者而言，这应该是可证明且易于理解的。这确保了模型的透明度。...在他的论文中，他还讨论了PD图的局限性，并提供了有关如何为大数据生成可缩放图的建议。...然后使用新的可解析的特征和prediction作为label来训练新的简单模型（例如LR），然后使用简单模型的权重作为这些特征的重要性作为输出。
数值越大，计算越精确，速度越慢 AllPoints:最慢最准确的方法 例如，下面的值将方法设置为TopKLeaves，并将叶子的数量限制为3: TopKLeaves:top=3 模型分析情节 CatBoost...然后，该模型根据该特性的新值预测目标，并取一个容器中预测的平均值（由红点给出）。...希望下次您能够使用这些工具更好地开发您的模型。 End
模型可解释性汇总 简 介 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。...本文介绍目前常见的几种可以提高机器学习模型的可解释性的技术，包括它们的相对优点和缺点。...Expectation (ICE) Permuted Feature Importance Global Surrogate Local Surrogate (LIME) Shapley Value (SHAP) 六大可解释性技术...训练好的可解释模型可以近似原始模型，我们需要做的就是解释该模型。 注：代理模型可以是任何可解释的模型：线性模型、决策树、人类定义的规则等。...该图显示了每个特征的Shapley值，表示将模型结果从基础值推到最终预测的贡献。红色表示正面贡献，蓝色表示负面贡献。 小结 机器学习模型的可解释性是机器学习中一个非常活跃而且重要的研究领域。
模型可解释性汇总 简 介 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...本文介绍目前常见的几种可以提高机器学习模型的可解释性的技术，包括它们的相对优点和缺点。...Expectation (ICE) Permuted Feature Importance Global Surrogate Local Surrogate (LIME) Shapley Value (SHAP) 六大可解释性技术...训练好的可解释模型可以近似原始模型，我们需要做的就是解释该模型。 注：代理模型可以是任何可解释的模型：线性模型、决策树、人类定义的规则等。...该图显示了每个特征的Shapley值，表示将模型结果从基础值推到最终预测的贡献。红色表示正面贡献，蓝色表示负面贡献。 小结 机器学习模型的可解释性是机器学习中一个非常活跃而且重要的研究领域。
机器学习算法可以看成是如上图所示的黑盒子模型，训练数据流入黑盒子，训练出一个函数（这个函数也可以称之为模型），输入新的数据到该函数得出预测结果。...关于模型的可解释性，就是要回答为什么的问题，如何解释该函数，它是如何预测的？ 可解释的模型 在机器学习的众多算法中，有的模型很难解释，例如深度神经网络。...其它还有一些可解释的模型，例如逻辑回归，通用的线性模型，朴素贝叶斯，K紧邻，等。 模型无关的方法 可解释的模型的种类毕竟有限，我们希望能够找到一些方法，对任何的黑盒子机器学习模型提供解释。...替代模型（Surrogate Model） 替代模型就是用一个可解释的更简单的模型，对于黑盒模型的输入和预测训练出一个替代品，用这个模型来解释复杂的黑盒模型。...替代模型的训练过程如下： 选择一个数据集X（可以和训练集相同或者不同，无所谓） 用训练好的黑盒模型预测出Y 选择一个可解释的模型，如线性回归或者决策树 用之前的数据集X和预测Y训练这个可解释模型 验证可解释模型和黑盒模型的差异
作为数据科学家，我们可以很容易地训练模型并做出预测，但是，我们往往无法理解这些花哨的算法中发生了什么。这也是我们看到模型性能在离线评估和最终生产之间存在巨大差异的原因之一。...我们应该停止将ML作为一个“黑匣子”，在提高模型精度的同时重视模型解释。这也将帮助我们识别数据偏差。在这一部分中，我们将看到catboost如何通过以下功能帮助我们分析模型并提高可视性: ?...选择一个特性比选择另一个特性有优缺点，但最终，您需要决定您是想知道模型在多大程度上依赖于每个特性来进行预测（使用训练数据），还是该特性对模型在未知数据（使用测试数据）上的性能有多大贡献。...失去功能改变 为了获得这一特性的重要性，CatBoost简单地利用了在正常情况下（当我们包括特性时）使用模型获得的度量（损失函数）与不使用该特性的模型(模型建立大约与此功能从所有的树在合奏)。...在今天的内容中，我们看到catboost如何通过以上功能帮助我们分析模型，明天我们将继续更新，希望能帮助你更好地使用这些工具去开发模型。 ? End
1XAI技术分类简介 总体而言，XAI技术研究可覆盖模型可解释性、人机交互应用以及可解释性的心理学研究等多个方面，本文重点关注模型可解释性的研究。...模型可解释性的研究可根据解释的局部性（具体样本的局部解释还是整个模型的全局解释）、解释性实现的阶段（建模的前、中、后）、模型依赖性（模型相关、模型无关）等不同维度进行划分。...多源安全日志数据构建的多种类型的图结构也可以具备语义结构，因此也可归类为知识图谱。...此类模型构建过程中获得的特征指数，能够反映模型在训练数据上对特征的依赖，有效辅助特征工程任务，可归属于建模前的可解释性部分，以辅助模型的构建；但此类Feature Importance不能够回答模型如何在任务中做出决策的问题...在该样本表示的周围进行采样，例如去掉文本单词列表中的某些单词、将图像的某些超像素块屏蔽；将采样生成的新样本集合（可解释表示样本集）输入局部代理； 局部代理将输入的可解释表示样本集中的每个新样本转换为原黑盒模型可识别的输入矩阵
）对模型效果的贡献； 每两个因子之间相互作用（Interactions）对模型效果的贡献。...从"因子"到“收益率”的预测，机器学习模型的应用一直非常直观，但通常我们很难理解模型背后的逻辑，更别说把模型的机制进行可视化。...以下公式中，l函数为线性partial dependence function（假设预测模型为普通线性回归模型），f函数为原始模型。...Nonlinear prediction effect：因子k的非线性贡献，等于原始模型f对于k的边际依赖，减去线性模型对于k的边际依赖，得到的差的绝对值的均值就是模型对于k的非线性依赖。...最后，给出了不同模型在样本内外的测试表现，不同模型的效果样本内外保持的比较一致，整体而言GB模型和Neural Networks的表现更优。 ?
好处 ALE图是无偏的，这意味着它们可与相关特征一起使用。 ALE图的计算速度很快。 ALE图的解释很清楚。 缺点 ALE图的实现复杂且难以理解。 如果要素紧密相关，则解释仍然很困难。...想为模型实现ICE。从哪里开始？ 这是ICE实现的可解释性概述。...即使确实很好地估计了黑匣子模型，“可解释”模型的可解释性实际上也不能代表黑匣子模型学到的知识。 可能难以解释可解释的模型。 想实现代理模型。从哪里开始？ 这是代理模型实现的可解释性概述。...相信一些趋势将对可解释性的未来进行分类，这将影响将来与AI模型的交互方式。 模型不可知性可解释性重点 深度学习研究的所有趋势都指出了这样一个事实，即深度网络并未满足于当前的计算和数据限制。...自我解释的模型 认为在将来会存在的大多数机器学习系统中，尚未出现的一种趋势是可自我解释的模型的思想。如今大多数系统只是出于用户不透明的原因做出决策。相信将来会改变。
论文地址：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3447548.3467283 Introduction 首先先介绍一下图解释性模型的流程。...目前的图解释性模型基本是后验型的，即先有一个训练好的模型，然后用一种解释性方法，去看哪些子结构是可以对结果有突出性贡献的，模型流程图如下： 设真实标签描述的边集合是 ，即需要被解释的边集合，而GNN...作为研究解释性，这种精度需要尽可能达到100%，这样解释性模型才有可能达到最好的效果。 5. GNN的结构 不同GNN遵循不同的体系结构,会导致其关注图的侧重点会不一样。...目前已有的解释性方法很多都是在一些真实数据上进行操作的，尤其是生物数据非常多，但是为了解决前文提到的几个问题，作者提出了一些数据集作为解释性模型新的benchmark。...对于模型运行时间，几种Gradient-based 方法会非常快。也就是说作者认为已有的Gradient方法对于解释性问题来说可以是又快又好。
若上述网络是无向的，则是无向图模型，又称马尔可夫随机场或者马尔可夫网络。 如果在给定某些条件的前提下，研究这个马尔可夫随机场，则得到条件随机场。...马尔可夫模型 2.1 马尔可夫过程 马尔可夫过程（Markov process）是一类随机过程。它的原始模型马尔可夫链，由俄国数学家A.A.马尔可夫于1907年提出。...因此，一阶马尔可夫过程定义了以下三个部分： 状态：晴天和阴天 初始向量：定义系统在时间为0的时候的状态的概率 状态转移矩阵：每种天气转换的概率 马尔可夫模型（Markov Model）是一种统计模型，广泛应用在语音识别...而这个算法就叫做隐马尔可夫模型(HMM)。 ? 隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model) 是一种统计模型，用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。...隐马尔可夫模型是用于标注问题的生成模型。有几个参数（π，A，B）：初始状态概率向量π，状态转移矩阵A，观测概率矩阵B。称为马尔科夫模型的三要素。
，现在我们要求观测序列在模型下出现的条件概率(|)。 比如识别1到10的系统，建立了10个隐含马尔可夫模型，然后输入一个数字，让系统检测。...对每一个模型求一个概率，哪个模型的概率大，就认为这个数字属于哪个模型。 乍一看，这个问题很简单。...因此对于一些隐藏状态数极少的模型，我们可以用暴力求解法来得到观测序列出现的概率，但是如果隐藏状态多，则上述算法太耗时，我们需要寻找其他简洁的算法。...上面这些常用的概率值在求解HMM问题二，即求解HMM模型参数的时候需要用到。 2....训练问题（学习问题） b参数的更新： 隐马尔可夫简单例子 假设我们想知道某个固定的地区一些年来的平均年平均气温。 为了简化问题，仅会考虑两种年平均温度，"hot"和"cold"。
若 是不可被观察的，那么则称为隐马尔可夫模型。隐马尔可夫模型虽然不能观察到 ，但是会有一个输出 ,对此我们作出以下假设： 观测独立性假设： 只与 相关
同时，在隐马尔可夫模型中还有一条由隐变量组成的隐含状态链，在本例中即骰子的序列。比如得到这串数字骰子的序列可能为[D6 D8 D8 D6 D4 D8]。 ? 隐马尔可夫模型示意图如下所示： ?...这就是马尔可夫链，即系统的下一时刻的状态仅由当前状态决定不依赖以往的任何状态（无记忆性），“齐次马尔可夫性假设”。 2 隐马尔可夫模型三要素 对于一个隐马尔可夫模型，它的所有N个可能的状态的集合 ?...隐马尔可夫模型三要素： 状态转移概率矩阵A， ? 下一时刻t+1状态为 ? 的概率 观测概率矩阵B， ? ，生成观测值 ? 的概率 初始状态概率向量π， ?...一个隐马尔可夫模型可由λ=(A, B, π)来指代。 3 隐马尔可夫模型的三个基本问题 （1） 给定模型λ=(A, B, π)，计算其产生观测序列 ?...4 三个基本问题的解法 基于两个条件独立假设，隐马尔可夫模型的这三个基本问题均能被高效求解。
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