模型可解释性在AI和机器学习中至关重要，尤其在金融、医疗和司法等领域。
模型可解释性在现代人工智能和机器学习开发中具有核心地位，尤其在高风险、高合规要求的领域，例如金融风控、医疗诊断、司法判决等。模型可解释性的重要性主要体现在以下几个方面： 建立信任：用户、决策者和监管机构通常需要理解模型是如何做出决策的，以便信任模型的结果，并确保它们符合公平性、透明度和道德规范。 发现潜在偏见&#...
可解释性机器学习：基于随机森林和Ceteris-paribus的乳腺癌早期诊断研究
一、引言 可解释性机器学习在当今数据驱动的决策系统中扮演着重要的角色。随着人工智能技术的快速发展，越来越多的应用场景需要了解和解释模型的决策过程，以提高透明度、可信度和可接受性。乳腺癌作为一种常见的恶性肿瘤，早期诊断对于治疗和预后具有重要意义。 然而，乳腺癌早期诊断面临着一些挑战。传统的医学方法往往依赖于专业医生的主观判断和经验，容易受到主观因素的影响，存在诊断误差和不一致性。因...
解码癌症预测的密码：可解释性机器学习算法SHAP揭示XGBoost模型的预测机制
一、引言 癌症是全球范围内健康领域的一大挑战，早期预测和诊断对于提高治疗效果和生存率至关重要。机器学习在癌症预测中发挥了重要作用，可以从临床数据中学习并构建癌症预测模型，帮助医生进行早期检测和干预，提高患者的生活质量和预后结果。 然而，机器学习模型的黑盒性质限制了其在临床实践中的应用。可解释的机器学习被广泛关注，它不仅能够提供准确的预测，还能够解释模型预测的依据，增强了对预测结果...
探索可解释性机器学习：Breakdown带你了解心脏病随机森林的预测关键
一、引言 在当今信息时代，机器学习技术的发展日益重要。机器学习允许计算机系统通过从数据中学习和适应来提供智能决策和预测能力。然而，机器学习模型的黑盒特性给其应用带来了挑战，特别是在涉及健康和生命的重要决策中。因此，可解释性成为了机器学习领域的一个关键议题，我们需要了解模型是如何进行预测并理解其决策根据。只有通过解释模型的预测过程，我们才能够建立信任、使模型更具可接受性，并为模型的改进提供...
可解释性机器学习：PDP带你揭开随机森林心脏病预测神秘面纱！
一、引言随着机器学习模型在实际应用中的广泛应用，人们对于模型的解释性和可理解性日益关注。可解释性机器学习是指能够清晰、透明地解释机器学习模型决策过程的一种方法和技术。在许多领域中，如医疗诊断、金融风险评估和自动驾驶等，解释模型的决策是至关重要的。可解释性机器学习的重要性在于提供了对机器学习模型如何做出决策的理解和信任。具有良好可解释性的模型可以帮助人们了解模型对数据的敏感度，揭示模型背后的规律，....
可解释性机器学习：解析和解释模型的预测结果
在机器学习领域，越来越多的应用开始依赖于高性能的预测模型，这些模型可以在各种任务中取得出色的表现。然而，由于深度学习和复杂模型的兴起，模型的黑盒特性成为了一个重要的挑战。尽管这些模型在预测准确性上表现出色，但它们往往缺乏可解释性，使得用户无法理解模型是如何得出预测结果的。 在本文中，我们将讨论可解释...
腾讯AI Lab联合ETH提出合作博弈新范式，为可解释性等机器学习估值问题提供新方法（2）
五、实验结果在实验过程中，我们试图理解以下两点：1）与其他估值方法相比，提出的变分估值方法是否具有更低的解耦误差？2)与经典估值标准相比，我们提出的变分指数能否获得好处？1. 数据估值实验我们按照 Ghorbani & Zou (2019)的设置，复用 https://github.com/amiratag/DataShapley 的代码。我们进行数据去除：根据不同标准返回的估值对训练样....
腾讯AI Lab联合ETH提出合作博弈新范式，为可解释性等机器学习估值问题提供新方法
腾讯 AI Lab 与瑞士苏黎世联邦理工合作提出基于能量学习的合作博弈新范式，为可解释性等机器学习中的估值问题提供新理论新方法，论文已被 ICLR 2022 接收。近年来，估值问题在机器学习中变得日益重要。一些典型的估值问题包括用于可解释性的特征归因(feature attribution)，用于合作学习的数据估值(data valuation)，以及用于集成学习的模型估值(model valu....
学习笔记——可解释性的机器学习
Why we need Explainable ML?用機器來協助判斷履歷具體能力？還是性別？用機器來協助判斷犯人是否可以假釋具體事證？還是膚色？金融相關的決策常常依法需要提供理由為什麼拒絕了這個人的貸款？模型診斷：到底機器學到了甚麼不能只看正確率嗎？想想神馬漢斯的故事Goal of ML Explanation ≠you completely know how the ML model wor....
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人工智能平台 PAI（Platform for AI，原机器学习平台PAI）是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务，内置140+种优化算法，具备丰富的行业场景插件，为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。
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