下面问题怎么解释解释一下


如何让复杂的模型具备可解释性SHAP值是一个很好的工具,但是SHAP值不是很好理解如果能将SHAP值转化为对概率的影响,看起来就很舒服了先前阿Sam也写过一篇类似的文章,关於SHAP值的解释的感兴趣的也可以一并阅读一下。

从事数据科学工作的人更了解这一点:关于机器学习的一个老生常谈是你必须在以下两鍺之间做出选择:

  • 简单、可靠和可解释的算法,如逻辑回归
  • 强大的算法达到更高的精度,但代价是失去任何可理解的清晰度如梯度提升或支持向量机

这些模型通常被称为“黑盒子”,这意味着你知道输入什么输出什么,但却没有办法理解引擎盖下到底发生了什么

在接下来的文章中,我们将会证明不仅不需要在能力和可解释性之间进行选择,而且强大的模型甚至比那些较浅的模型更容易解释

作为說明,我们将使用最著名的数据集之一:标志性的泰坦尼克号数据集我们有很多关于泰坦尼克号乘客的变量,我们想要预测每位乘客幸存的可能性有多大

我们可以使用的变量有:

  • SibSp:泰坦尼克号上的兄弟姐妹/配偶人数
  • Parch:泰坦尼克上的家长/儿童人数

(注:为简单起见,删除了┅些其他变量几乎没有进行数据预处理)。

对于涉及到的分类问题怎么解释通常采用逻辑回归作为基线。

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QQ电脑管家积分兑换礼物骗人的 烸次一问这个问题怎么解释,腾讯的狗拖就来了。在下面解释

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