可解釋的AI是機器學習(ML)的重要方面，使模型內部工作透明易懂。提高ML模型可解釋性的步驟：
預建模可解釋性是資料科學中的重要步驟。在這一步驟中，我們需要對將用於訓練模型的資料進行分析和理解。首先，我們執行探索性資料分析，以了解資料的特徵和分佈。透過這個分析，我們可以發現資料中的異常值、缺失值以及其他與模型訓練相關的問題。 其次，我們需要進行特徵工程，以創造清晰、可解釋的特徵。特徵工程是一個將原始資料轉換為適合模型訓練的特徵的過程。這個過程涉及特徵選擇、特徵提取、特徵變換等技術。透過特徵工程，我們可以將原始
建模可解釋性是在選擇模型時的重要考慮因素。通常情況下，我們更傾向於選擇那些既能取得良好預測結果又具有較高解釋性的模型。例如，決策樹和線性模型相較於神經網路來說，更容易解釋其預測結果的原因。因此，在實際應用中，我們應該權衡模型的預測表現和解釋能力，選擇最適合問題的模型。
模型後的可解釋性是指在訓練模型之後，可以採用多種技術來理解模型的預測結果。其中一種技術是擾動法，透過改變單一變數並觀察其對模型輸出的影響來進行分析。另一種技術是使用SHAP值，它可以提供特徵重要性的測量，並用於解釋模型的預測結果。這些技術可以幫助我們更好地理解模型的工作原理和預測邏輯。
以上是增強機器學習模型的可解釋性的途徑的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
