可解释机器学习系列：第四章 可解释模型

在“可解释机器学习”系列的第四章中，我们将深入探讨可解释模型。这些模型因为其结构简单，使得我们能够直观地理解模型的预测过程。本章将介绍几种常用的可解释模型，包括线性回归、逻辑回归、决策树等，并讨论它们的解释方法。

4.1 线性回归

线性回归是最简单的可解释模型之一，它假设目标变量与特征之间存在线性关系。在统计学和机器学习中，线性回归被广泛用于预测连续值。

4.1.1 线性回归模型的解释

线性回归模型的形式为：
[ \hat{y} = \alpha_0 + \alpha_1 x_1 + \ldots + \alpha_p x_p ]
其中，( \hat{y} ) 是预测值，( \alpha_0 ) 是截距项，( \alpha_i ) 是特征 ( x_i ) 的权重。

• 数值特征：特征每增加一个单位，预测值增加 ( \alpha_i ) 个单位。
• 二元特征：特征从参考类别变为另一类别时，预测值变化 ( \alpha_i ) 个单位。
• 分类特征：通过独热编码或其他编码方式，每个类别的变化对应一个 ( \alpha_i )。

4.1.2 线性回归的优缺点

• 优点：模型简单，易于理解和解释；计算效率高；适用于大规模数据集。
• 缺点：只能捕捉线性关系，对于非线性关系需要手动添加交互项或使用多项式扩展。