原文:解释机器学习模型的一些方法(二)——在受监管的行业使用机器学习

对于在受监管行业中工作的分析师和数据科学家来说,尽管机器学习可能会带来 能极大提高预测精度 这一好处,然而它可能不足以弥补内部文档需求以及外部监管责任所带来的成本。对于实践者而言,传统线性模型技术可能是预测模型中的唯一选择。然而,创新和竞争的驱动力并不因为你在一个受监管的模式下工作就会止息。在银行,保险以及类似受监管垂直领域里,数据科学家和分析师正面对着这样一个独一无二的难题:他们必须要找到使预 ...

2018-07-23 21:07 0 1523 推荐指数:

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解释机器学习模型一些方法(一)——数据可视化

本系列文章转载自关于如何解释机器学习一些方法。本篇主要介绍了几种可视化数据及模型结果的方法。 到现在你可能听说过种种奇闻轶事,比如机器学习算法通过利用大数据能够预测某位慈善家是否会捐款给基金会啦,预测一个在新生儿重症病房的婴儿是否会罹患败血症啦,或者预测一位消费者是否会点击一个 ...

Tue Jul 24 05:06:00 CST 2018 0 2440
机器学习模型解释工具-Lime

本篇文章转载于LIME:一种解释机器学习模型方法 该文章介绍了一种模型对单个样本解释分类结果的方法,区别于对整体测试样本的评价指标准确率、召回率等,Lime为具体某个样本的分类结果做出解释,直观地表明该模型为何做出如此预测。 动机:我们为什么要理解预测结果? 机器学习 ...

Tue Jul 24 05:05:00 CST 2018 0 1922
机器学习一些常用算法

  下面是泛泛的基础知识,但是真正搞机器学习的话,还是非常有用。像推荐系统、DSP等目前项目上机器学习的应用的关键,我认为数据处理非常非常重要,因为很多情况下,机器学习的算法是有前提条件的,对数据是有要求的。 机器学习强调三个关键词:算法、经验、性能,其处理过程如下图所示。 上图 ...

Mon Jun 27 03:55:00 CST 2016 0 3731
机器学习模型评估方法

评估指标的局限性 准确率(Accuracy) \(\text{Accuracy} = \dfrac{n_{correct}}{n_{total}}\) 样本不均衡时, ...

Sun Nov 24 22:17:00 CST 2019 0 277
机器学习模型融合方法概述

机器学习模型融合方法概述 我理解的Kaggle比赛中提高成绩主要有3个地方 特征工程 调参 模型融合 之前每次打比赛都只做了前两部分,最后的模型融合就是简单 ...

Sat Jun 15 00:46:00 CST 2019 0 4367
使用PyCaret构建机器学习模型

作者|LAKSHAY ARORA 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 PyCaret是一个超级有用的Python库,用于在短时间内执行多个机器学习任务 学习如何依赖PyCaret在几行代码中构建复杂的机器学习模型 介绍 我建立的第一个机器学习模型 ...

Tue Jun 30 22:47:00 CST 2020 0 2203
使用PMML部署机器学习模型

PMML简介 预测模型标记语言PMML(Predictive Model Markup Language)是一套与平台和环境无关的模型表示语言,是目前表示机器学习模型的实际标准。 作为一个开放的成熟标准,PMML由数据挖掘组织DMG(Data Mining Group)开发和维护,经过十几年 ...

Fri Nov 27 00:01:00 CST 2020 0 1024
 
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