Cara untuk meningkatkan kebolehtafsiran model pembelajaran mesin

AI yang boleh dijelaskan ialah aspek penting dalam pembelajaran mesin (ML), menjadikan kerja dalaman model telus dan mudah difahami. Langkah-langkah untuk Meningkatkan Kebolehtafsiran Model ML:

Kebolehtafsiran Pra-pemodelan ialah langkah penting dalam sains data. Dalam langkah ini, kita perlu menganalisis dan memahami data yang akan digunakan untuk melatih model. Pertama, kami melakukan analisis data penerokaan untuk memahami ciri dan pengedaran data. Melalui analisis ini, kita boleh mencari outlier, nilai yang hilang dan isu lain yang berkaitan dengan latihan model dalam data. Kedua, kita memerlukan kejuruteraan ciri untuk mencipta ciri yang jelas dan boleh ditafsir. Kejuruteraan ciri ialah proses menukar data mentah kepada ciri yang sesuai untuk latihan model. Proses ini melibatkan pemilihan ciri, pengekstrakan ciri, transformasi ciri dan teknologi lain. Melalui kejuruteraan ciri, kami boleh memodelkan

yang asli adalah pertimbangan penting semasa memilih model. Biasanya, kami lebih suka memilih model yang kedua-duanya mencapai hasil ramalan yang baik dan mempunyai kebolehtafsiran yang tinggi. Sebagai contoh, pepohon keputusan dan model linear menjadikannya lebih mudah untuk menerangkan sebab ramalan mereka daripada rangkaian saraf. Oleh itu, dalam aplikasi praktikal, kita harus menimbang prestasi ramalan dan kuasa penjelasan model dan memilih model yang paling sesuai dengan masalah.

Kebolehtafsiran pasca model bermakna selepas melatih model, pelbagai teknik boleh digunakan untuk memahami hasil ramalan model. Satu teknik sedemikian ialah kaedah gangguan, yang melakukan analisis dengan menukar pembolehubah tunggal dan memerhati kesannya ke atas output model. Teknik lain ialah menggunakan nilai SHAP, yang menyediakan ukuran kepentingan ciri dan digunakan untuk menerangkan ramalan model. Teknik ini boleh membantu kami memahami dengan lebih baik prinsip kerja dan logik ramalan model.

Atas ialah kandungan terperinci Cara untuk meningkatkan kebolehtafsiran model pembelajaran mesin. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!