终于有人把可解释机器学习讲明白了
数据工匠俱乐部
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· 2022-01-09
导读:为了解决模型的“黑盒”问题,科学家们提出了可解释机器学习。除了预测的精准性之外,可解释性也是机器学习模型是否值得信赖的重要衡量标准。
降低模型结构的复杂度,如减少树模型的深度,以牺牲模型的精度换取可解释性; 保持模型原有的精度,在模型训练完之后,利用事后辅助的归因解析方法及可视化工具,来获得模型的可解释性。
在保证高水平学习表现的同时,实现更具可解释性的模型; 让我们更理解、信任并有效地使用模型。
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