保真性解释

最新推荐文章于 2025-09-17 14:15:07 发布
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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。

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 2196
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 6119
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。
关于建立“高保真模型”的必要性
dowhathowtodo
03-31 871
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 8379
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
机器学习模型可解释性工具——SHAP
学习与分享人工智能技术
02-28 2801
本文介绍了机器学习可解释性工具SHAP的原理、概念及python用法。
机器学习模型解释性概述
ytp552200ytp的博客
06-06 1429
机器学习模型解释性
解释模型的解释性和可解释性（Explainability）（面试题200合集，高频、关键）
qq_38334677的博客
05-19 583
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。
3、机器学习可解释性方法的分类、范围、评估与特性
最新发布
q9w8e7r6t5的博客
09-17 49
本文系统梳理了机器学习可解释性的分类体系，涵盖内在与事后、特定于模型与模型无关、局部与全局等维度，并深入探讨了算法透明度、全局与局部可解释性等不同范围。文章还介绍了可解释性的三层次评估方法（应用、人类、功能层面），总结了解释方法与解释本身的多项关键特性及其相互关系，分析了当前面临的挑战与未来发展方向，为理解和应用机器学习可解释性提供了全面框架。
模型解释性:SHAP包的使用
读万卷书 行万里路
02-13 4462
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...
SHAP（SHapley Additive exPlanations）
Naomi521的博客
11-10 3638
等领域。以下详细介绍SHAP的基本概念、计算方式，并通过实例展示如何在实际应用中使用SHAP来解释模型输出。
SHAP：解释模型预测的通用方法
白景屹的博客
04-06 1万+
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 2929
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 2029
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 5430
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
SHAP - 机器学习模型可解释性工具
YuZhou的博客
11-22 1万+
SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一种用于解释预测结果的方法，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。
SHAP分析
weixin_60535956的博客
10-05 6217
SHAP分析
深度模型的可解释性
04-03
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...
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