保真性解释

最新推荐文章于 2025-05-19 16:25:21 发布
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分类专栏： 机器学习算法
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/junjunzai123/article/details/109516820
博客提及评估结果的保真性，即预测结果和真实结果的拟合程度，聚焦于信息技术中评估结果准确性相关内容。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

评估结果的保真性：就是说预测结果和真实结果的拟合程度！

一文搞定机器学习中的“模型可解释性”
风口IT猪的成长录
04-25 1673
机器学习是最近许多科技进步的核心。随着计算机在围棋等游戏中击败专业人士，许多人开始询问，机器是否也能成为更好的司机，甚至更好的医生。如果⼀个机器学习模型运⾏良好，为什么我们仅仅信任该模型⽽忽略为什么做出特定的决策呢？诸如分类准确性之类的单⼀指标⽆法完整地描述⼤多数实际任务。当涉及到预测模型时，需要作出权衡：**你是只想知道预测是什么？**例如，客户流失的概率或某种药物对病⼈的疗效。**还是想知道为什么做出这样的预测？**这种情况下可能为了可解释性付出预测性能下降的代价。
图神经网络实战（21）——图神经网络的可解释性
盼小辉丶的博客
12-02 3989
在本节中，我们探讨了应用于图神经网络 (Graph Neural Networks, GNN) 的可解释性人工智能 (Explainable Artificial Intelligence, XAI) 技术。可解释性是许多领域的关键要素，可以帮助我们建立更好的模型。我们介绍了不同的局部解释技术，并重点讨论了 GNNExplainer (基于扰动的方法)，在图分类任务中应用 GNNExplainer。
模型的评价方法和指标
ywm_up
05-28 1841
模型的评价 分类问题 1. 混淆矩阵 TP(True Positive): 真实为1，预测也为1 FN(False Negative): 真实为1，预测为0 FP(False Positive): 真实为0，预测为1 TN(True Negative): 真实为0，预测也为0 2. 准确率（accuracy） 准确率（accuracy）衡量的是分类正确的样本占总样本数量的比例 accuracy=TP+TNTP+FN+FP+TN accuracy = \frac {TP+TN} {TP+FN+FP+TN
机器学习模型可解释性的详尽介绍
Datawhale
11-20 1万+
机器之心平台来源：腾讯技术工程模型可解释性方面的研究，在近两年的科研会议上成为关注热点，因为大家不仅仅满足于模型的效果，更对模型效果的原因产生更多的思考，这样的思考有助于...
关于建立“高保真模型”的必要性
dowhathowtodo
03-31 855
在实际的项目开发中，最让项目经理头疼的莫过于客户不断的更改需求。客户大多不懂IT，也不会清楚的提出到自己的软件需求。但是客户清楚的知道什么样的软件不适合自己的业务，有一票否决权。乔布斯的伟大之处就是创造出了让人们眼前一亮的东西，“That is it！” 传统做法是项目经理和客户沟通，根据客户业务需求“想当然”的制定解决方案。但由于对客户行业的不熟悉并不能很好的制定符合客户要求的方案，因此最...
图像复原中什么是数据保真项？什么是先验项？
thankyvision
07-09 8212
在机器学习里，经常会看到两个词，data fidelity term, regularization(prior) term. 例如，在image restoration中，我们需要最小化如下的object function(MAP, 最大后验概率)，则： data fidelity term: regularization(prior) term: 那么两项的作用是什么呢？ Th...
机器学习：总结（周某华）
每一个不曾起舞的日子，都是对人生的辜负。
06-15 1万+
绪论 基本术语 机器学习（machine learning）：致力于研究如何通过计算的手段，利用经验来改善系统自身的性能。 机器学习所研究的主要内容，是关于在计算机上从数据中产生"模型"的算法，即"学习算法"（learning algorithm）。 模型（model）：泛指从数据中学得的结果。有文献用"模型"指全局性结 果（例如一棵决策树），而用"模式"指局部性结果（例如一条规则）。 数据集（d...
SHAP（SHapley Additive exPlanation）：Python的可解释机器学习库
热门推荐
fulk6667g78o8的专栏
01-05 3万+
可解释机器学习在这几年慢慢成为了机器学习的重要研究方向。作为数据科学家需要防止模型存在偏见，且帮助决策者理解如何正确地使用我们的模型。越是严苛的场景，越需要模型提供证明它们是如何运作且避免错误的证据关于模型解释性，除了线性模型和决策树这种天生就有很好解释性的模型意外，sklean中有很多模型都有importance这一接口，可以查看特征的重要性。其实这已经含沙射影地体现了模型解释性的理念。只不过传统的importance的计算方法其实有很多争议，且并不总是一致。有兴趣可以之后阅读相关文章 permutati
模型解释性:SHAP包的使用
读万卷书 行万里路
02-13 4103
本篇博客介绍另一种事后可解释性方法：SHAP(SHapley Additive exPlanation)方法。
模型可解释性-SHAPE
数据掘金
09-09 1万+
SHAP，最早由加州大学洛杉矶分校（UCLA）的教授 Lloyd Shapley 提出，主要是用来解决合作博弈论中的分配均衡问题。Lloyd Shapley 是 2012 年的诺贝尔经济学奖获得者，也是博弈论领域的无冕之王。SHAP， 全称是 SHapley Additive exPlanation，属于模型事后解释的方法，可以对复杂机器学习模型进行解释，其中各个单词的意义为： SHapley：代表对每个样本中的每一个特征变量，都计算出它的 Shapley Value。 Additive...
机器学习模型解释性概述
ytp552200ytp的博客
06-06 1229
机器学习模型解释性
时间序列可解释性：AICHRONOLENS_ Advancing Explainability for Time Series AI Forecasting in Mobile Networks
风口IT猪的成长录
05-27 284
下一代移动网络依赖于预测流量模式的能力来进行资源管理。预测目标：如流量负载、带宽或信道频谱利用率，并随时间测量。长短期记忆(LSTM)被证明在这项任务中非常成功。然而，模型固有的复杂性难以解释，阻碍了在生产网络中的部署。更糟糕的是，主要用于计算机视觉和自然语言处理的可解释人工智能(XAI)技术无法提供有用的见解:它们对输入的时间特征视而不见，只能很好地处理图像或文本等高度丰富的语义数据。
解释模型的解释性和可解释性（Explainability）（面试题200合集，高频、关键）
最新发布
qq_38334677的博客
05-19 521
模型的解释性（Explainability）和可解释性（Interpretability）正是致力于解决这一问题的关键领域，旨在让我们能够理解、信任和有效管理这些复杂的AI系统。总而言之，模型的解释性和可解释性是负责任AI的核心组成部分。随着AI在社会各个层面的渗透，理解、信任和控制这些系统变得越来越重要，而解释性正是实现这些目标的关键途径。如果是本身可解释的模型（如线性回归、决策树），可以直接利用其内在可解释性。需要解释性的核心原因是为了建立信任、调试模型、确保公平、满足法规、获取洞察等。
SHAP：解释模型预测的通用方法
白景屹的博客
04-06 9541
目录引言Additive Feature Attribution Methods加性特征归因法LIMEDeepLIFTLayer-Wise Relevance PropagationClassic Shapley Value Estimation简单属性唯一地决定了可加性特征属性 本篇内容来自"A Unified Approach to Interpreting Model Predictions"； 在许多应用中，理解一个模型为什么要进行某种预测与预测的准确性同样重要。然而，现代大型数据集的最高精度往往.
数据科学进阶：SHAP值与模型解释——从理论到实践
AIzhijie001的博客
11-04 2426
SHAP的核心思想是将特征值的贡献分配到不同的特征中，计算每个特征的Shapley值，并将其与特征值相乘得到该特征对于预测结果的贡献。SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一种用于解释机器学习模型预测结果的方法，它基于Shapley值理论，通过将预测结果分解为每个特征的影响，为模型提供全局和局部的可解释性。所提出的方法不仅适用于特定的特征集和机器学习技术，而且具有很高的泛化能力，可以应用于广泛的数据集和不同的机器学习技术。
SHAP可解释学习，几行代码发一区！
2401_88556812的博客
10-31 1645
Shapley值是一种分配给合作博弈中的每个参与者的贡献度的方法，SHAP在这个基础上应用于特征对模型输出的贡献度分析。SHAP的核心思想是将特征值的贡献分配到不同的特征中，计算每个特征的Shapley值，并将其与特征值相乘得到该特征对于预测结果的贡献。SHAP可以用于多种机器学习模型，包括分类和回归模型，可以生成图形化和定量的解释结果，帮助用户理解模型的决策过程。SHERPA结合了传统研究者驱动方法和数据驱动方法的优势，提供了一种新的分析EEG数据的方法。
机器学习模型的可解释性
weixin_45713992的博客
04-30 5203
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要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解释。其重要性体现在：建模阶段，辅助开发人员理解模型，进行模型的对比选择，必要时优化调整模型；在投入运行阶段，向业务方解释模型的内部机制，对模型结果进行解释。比如基金推荐模型，需要解释：为什么向这个用户推荐某支基金。 机器学习流程步骤：收集数据、清洗数据、训练模型、基于验证或测试错误或其他评价指标选择最
可解释神经网络-the Shapley Additive Explanations (SHAP) method
m0_46268055的博客
07-17 2203
SHAP(SHapleyAdditiveexPlanations)byLundbergandLee(2017)isamethodtoexplainindividualpredictions.SHAPisbasedonthegametheoreticallyoptimalShapleyvalues.TherearetworeasonswhySHAPgotitsownchapterandisnotasubchapterofShapleyvalues.First,theSHAPauthorsproposedK。.
SHAP（SHapley Additive exPlanations）算法
zhendianluli的博客
07-12 2546
通过 SHAP 值，可以了解每个特征对模型预测结果的影响程度和方向，从而提高模型的透明度和可解释性。SHAP 算法将每个特征值对模型输出的贡献视为一种“公平”的分配，确保了每个特征值的贡献是其应得的份额。SHAP 算法的核心思想是将模型的输出分解为各个特征的贡献和。对于给定的预测，它通过考虑所有特征值的排列组合，计算每个特征值对预测结果的贡献。SHAP（SHapley Additive exPlanations）算法是一种用于解释机器学习模型的方法，它基于博弈论中的 Shapley 值。
深度模型的可解释性
04-03
<think>好的，我需要处理用户关于深度学习模型可解释性方法和理论的调研请求。首先，我要仔细理解用户的需求。用户希望了解现有的方法和技术，以及相关理论。接下来，我得回顾系统级指令，确保回答符合格式要求，比如使用中文、正确应用LaTeX语法，并生成相关问题。同时，需要引用提供的参考资料中的内容，并在适当的位置添加引用标识。 首先，我应该从可解释性的定义和重要性入手，引用资料中的内容，比如引用[1]提到的模型复杂性导致不可解释性，限制了实际部署。接着，分类方法，可能按照原理分为内在可解释性方法和事后解释方法，如引用[4]提到的分类。需要详细说明每类方法的具体技术，比如注意力机制、特征可视化、代理模型等，并结合引用中的例子，比如引用[2]提到的Attention和Senet在CTR预估中的应用。 还要注意用户提到的理论部分，可能包括局部与全局解释、因果推理等，引用[3]中提到的《Interpretable Machine Learning》可以作为理论支撑。此外，需要指出当前的问题和挑战，如评估标准不统一、复杂模型与解释保真度的矛盾，这些在引用[1]和[4]中都有涉及。 最后，生成相关问题时要围绕用户可能感兴趣的方面，比如评估指标、应用领域、与因果推断的结合等。确保每个部分都自然地插入引用，例如在提到注意力机制时引用[2]，在讨论理论框架时引用[3]。同时，检查LaTeX格式是否正确，行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，并确保没有语法错误。整个过程要保持结构清晰，逐步展开，帮助用户全面理解可解释性方法和技术。</think>### 深度学习模型可解释性方法与技术调研 #### 一、可解释性的定义与重要性 深度学习模型的可解释性指人类能够理解模型决策逻辑和内部工作机制的能力。由于模型复杂度高（如深层网络结构和非线性激活函数），其决策过程常被视为“黑箱”，导致实际应用中面临信任危机（如医疗、金融领域）[^1]。提高可解释性有助于增强模型透明度、发现潜在偏见并优化模型性能[^3]。 --- #### 二、可解释性方法分类 1. **基于模型内在可解释性的方法** 通过设计透明模型结构实现可解释性： - **注意力机制**：如$Attention\_{score}(Q,K)=\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}$，通过可视化注意力权重解释模型关注区域[^2]。 - **稀疏性约束**：在损失函数中加入正则项（如$L_1$范数），促使模型仅使用关键特征。 2. **事后解释方法（Post-hoc）** 对已训练的黑箱模型进行逆向分析： - **特征可视化**：通过梯度上升生成对特定神经元敏感的特征模式（如CNN滤波器可视化）。 - **局部解释**：如LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations），用线性模型逼近局部预测结果。 - **代理模型**：用可解释模型（如决策树）模拟复杂模型的决策边界[^4]。 3. **层次化解释方法** 结合模型结构分层解析： ```python # 示例：Grad-CAM实现（特征重要性可视化） def grad_cam(model, img): grad_model = tf.keras.models.Model([model.inputs], [model.get_layer('conv5').output, model.output]) with tf.GradientTape() as tape: conv_output, predictions = grad_model(img) loss = predictions[:, np.argmax(predictions[0])] grads = tape.gradient(loss, conv_output) weights = tf.reduce_mean(grads, axis=(1,2)) cam = tf.reduce_sum(conv_output * weights, axis=-1) return cam ``` --- #### 三、理论框架与研究进展 1. **局部解释与全局解释的数学表达** - 局部解释：对输入样本$x$，寻找扰动$\delta$使预测变化最小化： $$ \min_{\delta} \| \delta \| \quad \text{s.t.} \quad f(x+\delta) \neq f(x) $$ - 全局解释：通过特征重要性排序（如SHAP值）描述整体决策依据。 2. **因果推理与反事实分析** 通过生成反事实样本$x'=x+\Delta x$，分析哪些特征变化会导致预测结果改变，建立因果关联。 --- #### 四、挑战与未来方向 1. **现有问题** - 解释保真度与模型复杂度的矛盾[^1] - 评估标准缺乏统一性（如“可解释性”难以量化） - 多模态数据场景下的解释方法不足 2. **发展趋势** - 结合符号逻辑与神经网络（如神经符号系统） - 动态可解释性框架（实时反馈决策依据） - 跨领域迁移解释方法（如NLP与CV的共性技术） ---
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