原文:全局模型可解释之部分依赖图:Partial Dependence Plot

本部分是来自大纲 模型可解释的一个子分支。 部分依赖图可以表示 个或者 个特征对模型的预测结果所能产生的边际效应。同时也能展示 个特征和label直接是否具有:线性相关性 单调性等。 当我们把pdp应用在线性回归上的时候,通过pdp,我们能够计算每个特征与label之间的线性相关性,其公式表述为 hat f S x s E X C hat f x s, X C int hat f x S, X C ...

2021-12-13 23:45 3 2830 推荐指数:

查看详情

Partial Dependence Plot

Partial Dependence就是用来解释某个特征和目标值y的关系的,一般是通过画出Partial Dependence Plot(PDP)来体现。 PDP是依赖模型本身的,所以我们需要先训练模型(比如训练一个random forest模型)。假设我们想研究y和特征\(X_1\)的关系 ...

Fri May 31 18:01:00 CST 2019 0 2290
程序依赖图(Program Dependency Graph)

1.定义 百度百科: 程序依赖图(Program Dependence Graph)是程序的一种图形表示,它是带有标记的有向多重图。程序依赖图能够表示程序的控制依赖和数据依赖关系。程序依赖图(Program Dependence Graph)是关于源代码的一种模型 ...

Thu Jun 03 04:55:00 CST 2021 0 1336
Idea中maven依赖图查看

技术交流群: 233513714 使用Intellij idea,想看看它的maven依赖图,根据eclipse的经验,不是很容易能找到Intellij idea对应的功能。在打开的pom.xml文件上右键Diagrams--Show Dependencies,就可以看 ...

Thu Jul 27 21:49:00 CST 2017 0 8963
模型可解释性方法--lime

模型无关的局部可解释性方法(LIME) 在机器学习模型事后局部可解释性研究中,一种代表性方法是由Marco Tulio Ribeiro等人提出的Local Interpretable Model-Agnostic Explanation(LIME)。 一般地,对于每一个输入实例,LIME ...

Fri Jul 03 17:35:00 CST 2020 0 1697
利用Graphviz绘制逻辑关系依赖图

说明:在很多情况下,需要将复杂且有些规律的代码整理成逻辑片段,这个时候就需要画图,很多时候比代码更加直观 Graphviz是一个比较好的绘图工具,可以通过简单的代码绘制出复杂的逻辑,且其代码就像平时说话的语言一样直观 案例中是我在开发中整理的一个复杂的sql中的表依赖关系: 代码 ...

Thu Oct 20 02:07:00 CST 2016 0 1953
复杂模型可解释性方法——LIME

一、模型可解释性     近年来,机器学习(深度学习)取得了一系列骄人战绩,但是其模型的深度和复杂度远远超出了人类理解的范畴,或者称之为黑盒(机器是否同样不能理解?),当一个机器学习模型泛化性能很好时,我们可以通过交叉验证验证其准确性,并将其应用在生产环境中,但是很难去解释这个模型为什么会做 ...

Fri Oct 18 06:16:00 CST 2019 0 1339
卷积神经网络模型可解释

卷积神经网络模型可解释性 缺乏可解释性仍然是在许多应用中采用深层模型的一个关键障碍。在这项工作中,明确地调整了深层模型,这样人类用户可以在很短的时间内完成他们预测背后的过程。具体地说,训练了深度时间序列模型,使得类概率预测具有较高的精度,同时被节点较少的决策树紧密地建模。使用直观的玩具例子 ...

Mon May 04 20:08:00 CST 2020 0 1632
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM