Публикации по теме 'shap'


4 типа значимости дополнительных функций
Содержание: Какая цель для переменной важности? 1.1 Установите цель… 1.2… Выбрав квадрант 4 целевых квадранта 2.1 Зона SHAPLEY EFFECTS 2.2 Зона SHAP 2.3 Зона SHAPloss 2.4 Зона SAGE Решение Шепли для каждого квадранта 3.1 Значения Шепли 3.2 Атрибуция приложений для функций Перспективы на будущее и полезные советы Ссылки Вы, наверное, слышали о методах важности функций: их много, и они могут быть очень полезны для выбора переменных и объяснения модели...
Объяснимый ИИ (XAI) с SHAP - проблема регрессии
Объясняемость модели становится основной частью конвейера машинного обучения. Сохранение модели машинного обучения в виде «черного ящика» больше не вариант. К счастью, есть инструменты, которые быстро развиваются и становятся все более популярными. Это руководство представляет собой практическое руководство по XAI-анализу пакета Python с открытым исходным кодом SHAP для решения проблемы регрессии. SHAP (Аддитивные объяснения Шепли) Лундберга и Ли ( 2016 ) - это метод объяснения..
Объяснение удовлетворенности авиапассажиров с помощью интерпретируемого машинного обучения
Абстрактный Этот пост является подведением итогов проекта Data Scientist Capstone, завершенного в рамках Udacity Data Scientist Capstone Nano Degree. В отчете подробно описывается исследовательский анализ, контролируемое моделирование машинного обучения, и объяснимость модели, проведенная на наборе данных, подробно описывающих удовлетворенность клиентов авиакомпанией. Мы запустили десять моделей, используя окончательный набор данных, состоящий из семнадцати признаков — пятнадцать с..
Введение для специалистов, не занимающихся данными, о том, как укрепить доверие к машинному обучению.
Одним из препятствий, которые мы видим на пути внедрения машинного обучения для принятия важных решений, является доверие. Нам часто задают вопрос: «Почему мы должны доверять модели?». Не имеет значения, насколько хорошо работает решение для машинного обучения, если пользователи не доверяют его результатам. Модели доверия и науки о данных Если ему не доверяют, он не будет использоваться. Наша способность помочь людям доверять моделям машинного обучения так же важна, как и наша..
Создайте код причины через значение SHAP для модели GMB
Кратко: изучено создание кодов причин для бинарной модели повышения градиента с использованием пакета Python SHAP. Использовали набор данных по раку молочной железы, рассчитали значения SHAP и построили сводную диаграмму для всего набора данных. В машинном обучении часто сложно интерпретировать процесс принятия решений в сложных моделях. Вот тут-то и появляются коды причин. Коды причин дают представление о факторах, влияющих на процесс принятия решений в модели, что делает их мощным..
Интерпретация моделей машинного обучения
Интерпретируемость модели ML важна. Модель ML — это черный ящик, и никто не может быть уверен, что, несмотря на ее хорошую точность, модель работает корректно. Нам нужно знать, что происходит в черном ящике, и есть несколько методов, которые могут помочь нам понять, почему модель приняла те или иные решения. Что такое интерпретируемость? Интерпретируемость — это степень, в которой человек может понять причину решения. Чем выше интерпретируемость модели ML, тем легче кому-то..
Самое простое объяснение значений Шепли
Самое простое объяснение, которое вы можете найти 1. Введение 1.1 Эта статья для вас, если: Вы знакомы с ценностями Шепли, но до сих пор не понимаете, что это такое и как они работают Вы ищете самое простое возможное объяснение 1.2 Структура статьи В главе Определение объясняется, что такое значения Шепли и как они работают. В главе Простой пример расчета значений Шепли будет показан самый простой пример, из которого вам все станет ясно. В главе Как значения Шепли..