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每日一博 | 谈谈机器学习模型的可解释性

随着AI和机器学习的发展,越来越多的决策会交给自动化的机器学习算法来做。但是当我们把一些非常重要的决定交给机器的时候,我们真的放心么?当波音飞机忽略驾驶员的指令,决定义无反顾的冲向大地;当银行系统莫名其妙否决你的贷款申请的时候;当自动化敌我识别武器系统决定向无辜平民开火的时候;人类的内心应该是一万个草泥马飞过,大声的质问,“为什么?” 机器学习算法可以看成是如上图所示的黑盒子模型,训练数据流入黑盒子,训练出一个函数(这个函数也可以称之为模型),输入新的数据到该函数得出预测结果。关于模型的可解释性,就是要回答为什么的问题,如何解释该函数,它是如何预测的? 可解释的模型 在机器学习的众多算法中,有的模型很难解释,例如深度神经网络。深度神经网络可以拟合高度复杂的数据,拥有海量的参数,但是如何解释这些非常困难。但是还是有相当一部分算法是可以比较容易的解释的。 例如线性回归: 线性回归目标Y和特征X之间的关系如上图的公式所示。那么对于线性回归模型的解释就很简单,对于一个特定的特征Xi,每增加一个单位,目标Y增加βi。 线性回归简单易用,也能保证找到最优解。但是毕竟不是所有的问题都是线性的。 另外...

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