可解釋機(jī)器學(xué)習(xí)：黑盒模型可解釋性理解指南
機(jī)器學(xué)習(xí)雖然對(duì)改進(jìn)產(chǎn)品性能和推進(jìn)研究有很大的潛力，但無法對(duì)它們的預(yù)測做出解釋，這是當(dāng)前面臨的一大障礙。本書是一本關(guān)于使機(jī)器學(xué)習(xí)模型及其決策具有可解釋性的書。本書探索了可解釋性的概念，介紹了簡單的、可解釋的模型，例如決策樹、決策規(guī)則和線性回歸，重點(diǎn)介紹了解釋黑盒模型的、與模型無關(guān)的方法，如特征重要性和累積局部效應(yīng)，以及用Shapley值和LIME解釋單個(gè)實(shí)例預(yù)測。本書對(duì)所有的解釋方法進(jìn)行了深入說明和批判性討論，例如它們?nèi)绾卧诤诤邢鹿ぷ鳌⑺鼈兊膬?yōu)缺點(diǎn)是什么、如何解釋它們的輸出。本書將解答如何選擇并正確應(yīng)用解釋方法。本書的重點(diǎn)是介紹表格式數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，較少涉及計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理任務(wù)。本書適合機(jī)器學(xué)習(xí)從業(yè)者、數(shù)據(jù)科學(xué)家、統(tǒng)計(jì)學(xué)家和所有對(duì)使機(jī)器學(xué)習(xí)模型具有可解釋性感興趣的人閱讀。
·13萬字
