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可解釋機器學(xué)習(xí):黑盒模型可解釋性理解指南(第2版)

可解釋機器學(xué)習(xí):黑盒模型可解釋性理解指南(第2版)

定  價:118 元

        

  • 作者:(德)Christoph Molnar (克里斯托夫·莫爾納)
  • 出版時間:2024/10/1
  • ISBN:9787121490149
  • 出 版 社:電子工業(yè)出版社
  • 中圖法分類:TP181-34 
  • 頁碼:272
  • 紙張:
  • 版次:01
  • 開本:16開
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讀者對象:本書適合機器學(xué)習(xí)從業(yè)者、數(shù)據(jù)科學(xué)家、統(tǒng)計學(xué)家及任何對機器學(xué)習(xí)模型可解釋性感興趣的讀者閱讀。

機器學(xué)習(xí)雖然在改進產(chǎn)品性能、產(chǎn)品流程和推進研究方面有很大的潛力,但仍面臨一大障礙——計算機無法解釋其預(yù)測結(jié)果。因此,本書旨在闡明如何使機器學(xué)習(xí)模型及其決策具有可解釋性。本書探索了可解釋性的概念,介紹了許多簡單的可解釋模型,包括決策樹、決策規(guī)則和線性回歸等。本書的重點是模型不可知方法,用于解釋黑盒模型(如特征重要性和累積局部效應(yīng)),以及用Shapley 值和局部代理模型解釋單個實例預(yù)測。此外,本書介紹了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可解釋性方法。本書深入解釋并批判性地討論所有的可解釋方法,如它們在黑盒下的運作機制,各自的優(yōu)缺點,如何解釋它們的輸出結(jié)果。本書將幫助讀者選擇并正確應(yīng)用最適用于特定機器學(xué)習(xí)項目的解釋方法。本書適合機器學(xué)習(xí)從業(yè)者、數(shù)據(jù)科學(xué)家、統(tǒng)計學(xué)家及任何對機器學(xué)習(xí)模型可解釋性感興趣的讀者閱讀。
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