一文全部读懂人工智能可解释性

第 1 章：回归模型的可解释性

回归模型是机器学习和统计学中常用的工具，用于预测和分析数据之间的关系。随着模型变得更复杂，理解它们如何做出决策变得越来越重要。本章关注回归模型的可解释性，特别是线性回归和它的扩展形式——广义线性模型（Generalized Linear Models, GLM）。我们将一步步解释这些模型的工作原理、如何解释它们的输出，以及在实际问题中的应用。通过理论说明、例子和代码，我们会展示如何分析模型，并处理常见问题如共线性。内容会逐步展开，确保你能跟上每个步骤。

可解释性在回归模型中很重要，因为模型的参数（如权重系数）可以直接告诉你输入特征对输出结果的影响。这让线性回归成为一个简单易懂的起点，常用来比较更复杂的模型。然而，可解释性不是完美的；如果特征之间相关太强，或者关系不是线性的，解释可能会出错。我们会通过统计方法和工具来检查和改进这些问题。

2.1 线性回归与广义线性模型 (GLM)

线性回归假设输入特征和输出变量之间是线性关系，而 GLM 通过一个链接函数扩展了这个假设，让模型能处理更多类型的数据分布，比如计数数据或二分类问题。这些模型的可解释性来自它们的结构：系数可以直观地显示特征的影响大小和方向。

2.1.1 原理：权重系数的统计学意义与 p-value 检验

权重系数的统计学意义