1、可解释机器学习：开启透明模型的大门

可解释机器学习：开启透明模型的大门

1. 机器学习可解释性的重要性

机器学习在改善产品、流程和研究方面具有巨大潜力，但计算机通常不会解释其预测结果，这成为了机器学习广泛应用的障碍。可解释性对于开发者调试和改进模型、建立对模型的信任、证明模型预测的合理性以及获取洞察至关重要。随着机器学习的广泛应用，对其可解释性的需求也日益增加。

1.1 可解释性的应用场景

• 医疗领域 ：在医疗设备中，如吗啡泵，算法的不透明可能导致严重的医疗事故。若算法出现错误，由于其复杂性，难以找出问题所在，可能会对患者造成不可挽回的伤害。
• 金融领域 ：在税收亲和预测系统和公民信任评分系统中，模型的预测结果会直接影响个人的生活和社会地位。但由于模型的不透明，当出现错误评分时，人们无法得知原因，也难以进行申诉。
• 环境领域 ：计算机和机器的盲目运行可能导致资源耗尽和气候恶化，而人们却难以阻止，这凸显了理解和控制机器学习模型的重要性。

1.2 可解释性的方法分类

• 固有可解释模型 ：如线性模型和决策树，这些模型本身具有可解释性，其结构和参数可以直接被理解。
• 模型无关解释方法 ：这些方法可以应用于任何机器学习模型，且在模型训练后使用。它们通过改变模型的输入并测量预测输出的变化来解释模型，具有很高的灵活性和强大的功能。

2. 可解释性方法介绍 <