Definisi dan aplikasi algoritma tafsiran dalam pembelajaran mesin

Satu isu penting dalam pembelajaran mesin ialah memahami sebab ramalan model. Walaupun kita boleh mengetahui fungsi algoritma melalui model algoritma sedia ada, adalah sukar untuk menjelaskan mengapa model tersebut menghasilkan keputusan ramalan tersebut. Walau bagaimanapun, algoritma tafsiran boleh membantu kami mengenal pasti hasil yang diminati dan kesan pembolehubah yang bermakna.

Algoritma penerangan membolehkan kita memahami hubungan antara pembolehubah dalam model, dan bukannya meramalkan hasil. Oleh itu, dengan menggunakan pelbagai algoritma, kita boleh lebih memahami hubungan antara pembolehubah bebas dan bersandar dalam model tertentu.

Algoritma Penjelasan

Regresi linear/logistik ialah kaedah statistik yang digunakan untuk memodelkan hubungan linear antara pembolehubah bersandar dan satu atau lebih pembolehubah tidak bersandar. Kaedah ini boleh membantu kita memahami hubungan antara pembolehubah dengan menguji jumlah pekali.

Pokok keputusan ialah algoritma pembelajaran mesin yang membuat keputusan dengan mencipta model pepohon. Ia membantu kami memahami hubungan antara pembolehubah dengan menganalisis peraturan untuk membelah cawangan.

Analisis Komponen Utama (PCA): Teknik pengurangan dimensi yang menayangkan data ke dalam ruang berdimensi rendah sambil mengekalkan sebanyak mungkin varians. PCA boleh digunakan untuk memudahkan data atau menentukan kepentingan ciri.

LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations): Terangkan ramalan mana-mana model pembelajaran mesin dengan menganggarkan model di sekeliling ramalan dengan membina model yang lebih mudah menggunakan teknik seperti regresi linear atau pepohon keputusan.

SHAPLEY (Penjelasan Tambahan Shapley): Terangkan ramalan mana-mana model pembelajaran mesin dengan mengira sumbangan setiap ciri kepada ramalan menggunakan kaedah berdasarkan konsep "sumbangan marginal". Dalam sesetengah kes ia lebih tepat daripada SHAP.

SHAP (Shapley Approximation): Kaedah ramalan yang menerangkan sebarang model pembelajaran mesin dengan menganggar kepentingan setiap ciri dalam ramalan. SHAP menggunakan kaedah yang dipanggil "permainan bersama" untuk menganggarkan nilai Shapley dan biasanya lebih pantas daripada SHAPLEY.

Atas ialah kandungan terperinci Definisi dan aplikasi algoritma tafsiran dalam pembelajaran mesin. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!