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可解释的机器学习

原文标题 |Interpretable Machine Learning 作者 |Parul Pandey 译者 |intelLigenJ(算法工程师)、鸢尾 编辑 | 王立鱼 原文链接: https://towardsdatascience.com/interpretable-machine-learning-1dec0f2f3e6b 图源Pexels的Pixabay 是时候摆脱黑盒模型,构建起对机器学习的信任了! 想象你是一个数据科学家,你想要在业余时间根据你朋友在facebook和twitter上发布的信息,来预估你朋友假期要去度假的地方。如果你预测对了,你朋友一定叹为观止,觉得你是锦鲤附身。如果你猜错了也没啥,只不过有点影响身为数据科学家的口碑而已。但如果你和其他人打了赌,就赌这个朋友暑假会去哪里,这时候预测错误的成本就有点高了。也就是说,当模型对错本身不造成很大影响的时候,解释性并不算是很重要的要素。不过当预测模型用于金融、公共事务等重大影响决策时,解释性就显得尤为重要了。 可解释的机器学习 理解(interpret)表示用可被认知(understandable)的说法去解...

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