ML之PDP：机器学习可解释性之部分依赖图(Partial Dependence Plots)之每个特征如何影响您的预测？

机器学习可解释性之部分依赖图之每个特征如何影响您的预测？

Partial Dependence Plots

How it Works

Code Example

1D Partial Dependence Plots——单个特征PDP可视化

ML之PDP：机器学习可解释性之部分依赖图(Partial Dependence Plots)之每个特征如何影响您的预测？相关推荐

5.2 部分依赖图 (Partial Dependence Plot, PDP)
部分依赖图(短 PDP 或 PD 图)显示了一个或两个特征对机器学习模型的预测结果的边际效应 (J. H. Friedman 200127). 部分依赖图可以显示目标和特征之间的关系是线性的.单调的还 ...
机器学习可解释性(一) —— 累积局部效应图(ALE)
一.序言深度学习的"黑盒"特性如今越来越让计算机工作者困扰,因此模型的可解释性问题在近些年越来越受到人们的关注.作为该领域的萌新,我开始一点点学习相关领域的内容,参考的书籍是:& ...
ML之PDP：基于FIFA 2018 Statistics(2018年俄罗斯世界杯足球赛)球队比赛之星分类预测数据集利用DT决策树RF随机森林+PDP部分依赖图可视化实现模型可解释性之详细攻略
ML之PDP:基于FIFA 2018 Statistics(2018年俄罗斯世界杯足球赛)球队比赛之星分类预测数据集利用DT决策树&RF随机森林+PDP部分依赖图可视化实现模型可解释性之详细攻 ...
ML之PDP：基于titanic泰坦尼克是否获救二分类预测数据集利用PDP部分依赖图对RF随机森林实现模型可解释性案例
ML之PDP:基于titanic泰坦尼克是否获救二分类预测数据集利用PDP部分依赖图对RF随机森林实现模型可解释性案例目录基于titanic泰坦尼克是否获救二分类预测数据集利用PDP部分依赖图对R ...
XAI/ML：机器学习可解释性之模型洞察之为什么以及什么时候你需要洞察力?
XAI/ML:机器学习可解释性之模型洞察之为什么以及什么时候你需要洞察力? 目录 Why and when do you need insights? 1.What Types of Insights ...
模型的可解释性：部分依赖图PDP和个体条件期望图ICE
来源:Deephub Imba 本文约1800字,建议阅读5分钟本文我们通过一个简单据集的回归示例了解了部分依赖图 (PDP) 和个体条件期望 (ICE) 图是什么,以及如何在 Python 中制作 ...
机器学习可解释性工具箱XAI
http://blog.itpub.net/29829936/viewspace-2600454/ XAI是Github上的一个机器学习可解释性工具箱.XAI包含多种分析和评价数据和模型的工具.XAI ...
如何使用Azure ML Studio开启机器学习
文章讲的是如何使用Azure ML Studio开启机器学习,"机器学习是让计算机在不被明确编程的情况下运作的科学." --安德鲁·吴(Coursera) 机器学习正在迅速成为数据 ...
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)
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) 目录基于titanic数据集利用LightGBM和shap算法实 ...

ML之PDP：机器学习可解释性之部分依赖图(Partial Dependence Plots)之每个特征如何影响您的预测？

ML之PDP：机器学习可解释性之部分依赖图(Partial Dependence Plots)之每个特征如何影响您的预测？相关推荐

最新文章

热门文章