YYDS ！机器学习模型可解释了！ / 开普饭

Paper:<A Unified Approach to Interpreting Model Predictions>论文解读与翻译导读:2017年11月25日,来自华盛顿大学的Sc ...

这篇文章比较technical,来看故事的同学请直接忽视.想了解麦教授的"超量子"团队怎么开发金融交易策略的,可以继续. 通常量化交易策略的研究是怎么样展开的呢?一般是准备一些具有 ...

作者: khuyentran 原文链接 https://towardsdatascience.com/shap-explain-any-machine-learning-model-in-python ...

模型可解释性成为机器学习流水线的一个基本部分.将机器学习模型作为"黑盒子"不再是一种选择.幸运的是,像lime.ExplainerDashboard.Shapash.Dalex等分 ...

迟发性脑缺血(DCI)是动脉瘤性蛛网膜下腔出血(aSAH)患者常见的并发症之一,多与SAH后动脉痉挛(aVSP)相关.挽救治疗虽被推荐用于上述患者,但仍缺乏强有力的随机临床试验证据.来自SAHIT协作 ...

过往的研究常常有这样的归因谬误,认为带注意力机制的神经网络中,学出的注意力分布似乎能决定模型输出.这篇NAACL文章<Attention is not Explanation>,从对抗注意 ...

ML之LightGBM:基于titanic数据集利用LightGBM和shap算法实现数据特征的可解释性(量化特征对模型贡献度得分) 相关文章 ML之LightGBM:基于titanic数据集利用Li ...

可解释机器学习在这几年慢慢成为了机器学习的重要研究方向.作为数据科学家需要防止模型存在偏见,且帮助决策者理解如何正确地使用我们的模型.越是严苛的场景,越需要模型提供证明它们是如何运作且避免错误的证据 ...

在国外最权威的评分机构IMDb中有88%的人打了1 分. 那么问题来了,IMDb是什么? 互联网电影数据库 Internet Movie Database 简称IMDb IMDb创办于1990年,是一 ...

Abstract 机器学习是用于创建将大脑功能与行为联系起来的计算模型的强大工具,并且其在神经科学领域的应用日渐广泛.但是,这些模型很复杂,而且通常很难解释,因此很难评估它们的神经科学有效性和理 ...

文章译者:追风者内容来源:Datawhale 如何在投入生产前评估机器学习模型性能? 想象一下,你训练了一个机器学习模型.也许,可以从中选几个候选方案. 你在测试集上运行它,得到了一些质量评估.模型 ...

更大的规模不一定更适合机器学习.但是,随着研究人员相互竞争追求最先进的基准,深度学习模型和训练它们的数据集不断扩展.不管它们如何突破,更大的模型都会对预算和环境产生严重的影响.比如 GPT-3,一个在 ...

引子:在机器学习中,可解释性的概念既重要又难以捉摸.我们能相信模型吗?它在部署过程中会起作用吗?关于这个世界,模型还能告诉我们什么?模型不仅应该是好的,而且应该是可以解释的,然而,可解释性似乎没有具体 ...

对人工智能模型进行训练的同时,还需要进行多阶段任务,以充分利用训练数据,获得满意的结果.为了保证人工智能模型的性能,本文列出了六个需要避免的常见错误. 创建人工智能或机器学习模型并非一项简单的任务.为 ...

创建人工智能或机器学习模型并非一项简单的任务.为了让模型能在不同环境下正常使用,除了要有大量的知识.技能和丰富的经验,你还要有高质量的计算机视觉训练数据,特别是基于视觉感知的人工智能模型. 训练机器学 ...

本次更新的主要内容为利用Python中的statsmodels库构建logit与负二项回归模型,以及利用sklearn库构建决策树以及随机森林模型.内容源自同济大学研究生课程<高级数理统计> ...

提供机器学习解决方案远不止仅提供模型那么简单.机器学习运维 (MLOps) 的基础理论可以帮助数据科学团队更快.更有信心地交付模型,其涉及版本控制.测试和流水线这三个关键概念. MLOps(https ...

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