解释性AI（XAI）是什么 解释性AI，也称为XAI（Extended AI），是一种综合了多种AI技术的智能系统或工具，旨在帮助人们理解和解释数据、信息和知识，以辅助决策制定。...可解释性模型：XAI系统可以使用可解释性模型来解释机器学习模型的工作原理和决策过程，帮助用户理解模型的预测结果。...在安全领域，可解释性AI可以帮助识别和解释潜在的安全威胁，从而提高安全性。 四、可解释性AI的评估与度量 评估和度量AI的可解释性是一个重要的问题。...五、可解释性AI的未来发展 可解释性AI有很大的发展潜力，未来的发展趋势包括算法改进、数据标准化和自动化解释方法等。随着技术的发展，我们可能会看到更多的自动化工具和平台用于评估和改进AI的可解释性。...六、可解释性AI的实践经验与案例分析 在实际应用可解释性AI的过程中，一些实践经验包括使用可视化技术来展示AI决策过程、使用人类判断法来评估AI的可解释性以及使用决策树分析法来理解模型决策等。
作者丨孙裕道 编辑丨极市平台 导读 人脸识别的可解释性是深度学习领域中的一个很大挑战，当前的方法通常缺乏网络比较和量化可解释结果的真相。...自然深度学习中的很重要领域人脸识别的可解释性也是一个很大的挑战，当前在这方面探索的方法有网络注意力、网络解剖或综合语言解释，然而，缺乏网络比较和量化可解释结果的真相，尤其是在人脸识别中近亲或近亲之间的差异很微妙...论文贡献 该论文的贡献可以归结为如下三点，分别如下所示 XFR baseline：作者基于五种网络注意力算法为XFR（人脸识别的可解释性）提供了baseline，并在三个用于人脸识别的公开深度卷积网络上进行了评估...模型介绍 人脸识别的可解释性(XFR) 该论文的创新点可能是从Facenet中得到一定的灵感。XFR的目的是解释人脸图像之间的匹配的内在关系。
当原始特征众多时，可解释性分析将特别重要。 科学的目标是获取知识，模型本身应该成为知识的来源，而不是结果或数据。...上述两种分类方法的关联： 可解释方法的返回结果 Feature summary：一些可解释性方法返回每个特征的一些统计信息，比如每个特征一个重要性衡量。...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。...因此局部可解释性可能相比全局可解释，更加准确点。 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。
意图 临时变量可以帮助你将表达式分解为比较容易管理的形式 在较长的算法中，可以运用临时变量来解释每一步运算的意义 示例 /** * 引入解释性变量之前 * Created by luo on 2017...something } } private boolean wasInitialized() { return false; } } /** * 引入解释性变量之后
来源：机器学习算法那些事、图灵人工智能 本文约2400字，建议阅读5分钟 本文浅谈神经网络的可解释性。...本文以 A Survey on Neural Network Interpretability 读后感为主，加上自身的补充，浅谈神经网络的可解释性。...本文按照以下的章节进行组织： 人工智能可解释性的背景意义 神经网络可解释性的分类 总结 1、人工智能可解释性的背景意义 1.1 什么是可解释性 Interpretability (of a DNN) is...b）可解释性有助于发现潜在的错误；也可以通过debug而改进模型。...作为其他科学研究的工具 科学研究可以发现新知识，可解释性正是用以揭示背后原理。
本文对机器学习模型可解释性相关资料汇总survey。 综述 机器学习业务应用以输出决策判断为目标。可解释性是指人类能够理解决策原因的程度。...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。...可解释性的范围 如何定义可解释性的范围和界限？一些有用的方面可以是模型的透明度，公平性和责任性。全局和局部模型解释是定义模型解释范围的明确方法。...要立即理解和解释整个模型，我们需要全局可解释性。全局可解释性是指能够基于完整数据集上的依赖（响应）变量和独立（预测变量）特征之间的条件交互来解释和理解模型决策。
可解释性旨在帮助人们理解： 如何学习的? 学到了什么? 针对一个特定输入为什么会做出如此决策? 决策是否可靠?...with condaconda install -c conda-forge shapbr 使用Shap库构建瀑布图 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...与外形/石灰解释性有关。它可以使用SHAP/Lime作为后端，也就是说它只提供了更好看的图表。...InterpretML展示了两种类型的可解释性：glassbox模型——为可解释性设计的机器学习模型（如：线性模型、规则列表、广义可加模型）和黑箱可解释性技术——用于解释现有系统（如：部分依赖，LIME...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。
大家好，我叫张拳石，UCLA博士后。目前在朱松纯老师的实验室，带领一个团队，做explainable AI方向。本文的题目有些大，这篇短文中，我只简单谈谈个人对...
作者还为GNN解释性问题提供了标准的图数据集和评估指标，将是这一方向非常值得参考的一篇文章。 ?...Abstract 近年来，深度学习模型的可解释性研究在图像和文本领域取得了显著进展。然而，在图数据领域，既没有针对GNN可解释性的统一处理方法，也不存在标准的 benchmark 数据集和评估准则。...然而，这些研究只关注图像和文本领域的解释方法，忽略了深度图模型的可解释性。 GNN 的可解释性 与图像和文本领域相比，对图模型解释性的研究较少，然而这是理解深度图神经网络的关键。...作者将介绍最近提出的几种针对解释性问题的评估度量方法。...5.2.2 Sparsity 从输入图数据的角度来分析解释性方法的性能，解释性方法应该是稀疏的，这意味着它们应该捕捉最重要的输入特征，而忽略不相关的特征，可以用稀疏度（Sparsity）指标衡量这样个特性
在输出中，您将得到每对特性的列表。列表将有3个值，第一个值是该对中第一个特性的索引，第二个值是该对中第二个特性的索引，第三个值是该对的特性重要性得分。具体实施请...
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...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。本文中我们介绍了6种常用的用于理解机器学习模型的算法。大家可以依据自己的实践场景进行使用。
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。...以下是根据可解释性实现的阶段对XAI技术的一个粗略划分，列举的方法覆盖了可解释性模型实现的主要类型。...1.1.2 优化的深度模型增强可解释性 针对深度学习可解释性的研究不同于一般的深度神经网络的层次化可视化方法。可视化“忠实”输出网络学习的知识，而可解释性需要考虑学习到的知识是否是人类更容易理解的。...1.1.3 基于图的可解释性 图结构及算法能够更自然的表达数据的关联关系，是具备可解释性的模型类别。...2可解释性技术分类维度 以上，我们从可解释性引入的阶段这一维度进行了划分，初步介绍了多种XAI领域中的可解释性的技术实现。
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...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。本文中我们介绍了6种常用的用于理解机器学习模型的算法。大家可以依据自己的实践场景进行使用。
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。...可解释性旨在帮助人们理解： 如何学习的? 学到了什么? 针对一个特定输入为什么会做出如此决策? 决策是否可靠?...与外形/石灰解释性有关。它可以使用SHAP/Lime作为后端，也就是说它只提供了更好看的图表。...InterpretML展示了两种类型的可解释性：glassbox模型——为可解释性设计的机器学习模型（如：线性模型、规则列表、广义可加模型）和黑箱可解释性技术——用于解释现有系统（如：部分依赖，LIME...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。
2.1可解释性的重要性 可解释重要性 原文 如果一个机器学习的模型表现良好，我们为什么不能直接相信这个模型，并且忽略为什么它做了这样的决策？。...我们深入探讨解释性重要的原因是，当提到一个预测模型，你必须做出一个权衡：你仅仅是想知道预测的是什么吗？...---- 将机器和算法集成到我们日常生活中的过程需要可解释性来增加社会接受度。人们将信仰，欲望，意图等赋予某个物体。...当我们不需要可解释性时。 以下场景说明了我们何时不需要甚至不希望机器学习模型的可解释性。 当问题得到充分研究时，不需要可解释性。...可解释性可能使人或程序能够操纵决策系统。
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。
本文以 A Survey on Neural Network Interpretability 读后感为主，加上自身的补充，浅谈神经网络的可解释性。...本文按照以下的章节进行组织： 人工智能可解释性的背景意义 神经网络可解释性的分类 总结 01 人工智能可解释性的背景意义 1.1 什么是可解释性 Interpretability (of a DNN)...作为其他科学研究的工具 科学研究可以发现新知识，可解释性正是用以揭示背后原理。 02 神经网络可解释性的分类 ? 2.1 按照逻辑规则解释（Rule as Explanation） ?...二、决策树不能表达太深的网络，决策树越深，性能会急剧下降，可解释性也越差。 Tree Regulartion[2]提出了树正则的方法，来抑制了树的深度。 ?...03 可解释性总结 ? ?
我曾经的文章中，写到了XGBoost、LightGBM和Catboost的对比研究。通过分析，我们可以得出结论，catboost在速度和准确度方面都优于其他两家...
什么是shap 让机器学习获得可解释性，能够计算出每个特征对结果的一个贡献度。...这如何应用于机器学习的可解释性？假设我们有一个预测模型，然后： “游戏”是复现模型的结果 “玩家”是模型中包含的特征 Shapley所做的是量化每个玩家对游戏的贡献。...实际上，SHAP是关于预测模型的局部可解释性的。
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