原文:全局模型可解釋之部分依賴圖:Partial Dependence Plot

本部分是來自大綱 模型可解釋的一個子分支。 部分依賴圖可以表示 個或者 個特征對模型的預測結果所能產生的邊際效應。同時也能展示 個特征和label直接是否具有:線性相關性 單調性等。 當我們把pdp應用在線性回歸上的時候,通過pdp,我們能夠計算每個特征與label之間的線性相關性,其公式表述為 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 推薦指數:

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Partial Dependence Plot

Partial Dependence就是用來解釋某個特征和目標值y的關系的,一般是通過畫出Partial Dependence Plot(PDP)來體現。 PDP是依賴模型本身的,所以我們需要先訓練模型(比如訓練一個random forest模型)。假設我們想研究y和特征\(X_1\)的關系 ...

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

1.定義 百度百科: 程序依賴圖(Program Dependence Graph)是程序的一種圖形表示,它是帶有標記的有向多重圖。程序依賴圖能夠表示程序的控制依賴和數據依賴關系。程序依賴圖(Program Dependence Graph)是關於源代碼的一種模型 ...

Thu Jun 03 04:55:00 CST 2021 0 1336
Idea中maven依賴圖查看

技術交流群: 233513714 使用Intellij idea,想看看它的maven依賴圖,根據eclipse的經驗,不是很容易能找到Intellij idea對應的功能。在打開的pom.xml文件上右鍵Diagrams--Show Dependencies,就可以看 ...

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

模型無關的局部可解釋性方法(LIME) 在機器學習模型事后局部可解釋性研究中,一種代表性方法是由Marco Tulio Ribeiro等人提出的Local Interpretable Model-Agnostic Explanation(LIME)。 一般地,對於每一個輸入實例,LIME ...

Fri Jul 03 17:35:00 CST 2020 0 1697
利用Graphviz繪制邏輯關系依賴圖

說明:在很多情況下,需要將復雜且有些規律的代碼整理成邏輯片段,這個時候就需要畫圖,很多時候比代碼更加直觀 Graphviz是一個比較好的繪圖工具,可以通過簡單的代碼繪制出復雜的邏輯,且其代碼就像平時說話的語言一樣直觀 案例中是我在開發中整理的一個復雜的sql中的表依賴關系: 代碼 ...

Thu Oct 20 02:07:00 CST 2016 0 1953
復雜模型可解釋性方法——LIME

一、模型可解釋性     近年來,機器學習(深度學習)取得了一系列驕人戰績,但是其模型的深度和復雜度遠遠超出了人類理解的范疇,或者稱之為黑盒(機器是否同樣不能理解?),當一個機器學習模型泛化性能很好時,我們可以通過交叉驗證驗證其准確性,並將其應用在生產環境中,但是很難去解釋這個模型為什么會做 ...

Fri Oct 18 06:16:00 CST 2019 0 1339
卷積神經網絡模型可解釋

卷積神經網絡模型可解釋性 缺乏可解釋性仍然是在許多應用中采用深層模型的一個關鍵障礙。在這項工作中,明確地調整了深層模型,這樣人類用戶可以在很短的時間內完成他們預測背后的過程。具體地說,訓練了深度時間序列模型,使得類概率預測具有較高的精度,同時被節點較少的決策樹緊密地建模。使用直觀的玩具例子 ...

Mon May 04 20:08:00 CST 2020 0 1632
 
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