[toc] ## Part1：可解释的机器学习-XAI – eXplainable Artificial Intelligence DALEX是一个R包，用于机器学习的可视化解释、探索、模型调试和模型预测...它为预测模型的不同方面提供了大量的可视化解释。在构建机器学习时候非常有用。目前还没有过多应用于医学领域；在这篇文章中，我们将在R中实现可解释人工智能的算法。...当我们选择复杂而又有弹性的模型时，往往需要了解模型中哪些变量做了决策，目前已有人正在开发相关算法和工具来我们理解模型是如何工作的。而可解释人工智能（XAI）就是用来解释或探索复杂的模型。...数据集描述了1000个公寓的六个变量，如面积，地板，房间数,建设年代，每平方米均价，所处位置地区。我们将创建一个预测公寓价格的模型，就从——随机森林（回归黑盒模型）开始。...基本的XAI与DALEX -Part2:基于模型的变量重要性。
在机器学习中，尤其是对于如随机森林和梯度提升决策树等复杂的“黑箱”模型，虽然它们能在许多场景下取得卓越的预测效果，但这些模型的内部工作机制和预测逻辑往往不易于解释。...它提供了一种统一的框架，可以帮助用户理解模型的预测结果以及模型的整体行为，尤其是对于复杂的黑箱模型（如随机森林、梯度提升决策树和神经网络）。 主要功能：局部和全局解释：1....2. iBreakDown：专注于局部解释，如Shapley值或LIME。主要函数explain()： 用于包装一个模型，使其可以与DALEX的解释函数一起使用。它接受模型、数据和目标变量作为输入。...`N` 1, 1,0)dat$`M` 0, 1,0)str(dat)# 使用randomForest/ranger去构建随机森林树模型...它们解释了如何从基础值 E[f(z)]（如果我们不知道任何特征时的预测值）到当前输出 f(x) 的转变过程。这个图示展示了单一的排序。
多分类logistic回归 在之前文章介绍了，如何在R里面处理多分类的回归模型，得到的是各个因素的系数及相对OR，但是解释性，比二元logistic回归方程要冗杂的多。...那么今天继续前面的基础上，用机器学习的方法来解释多分类问题。 其实最终回归到这类分类问题的本质：有了一系列的影响因素x，那么根据这些影响因素来判断最终y属于哪一类别。...[ind==1,] testData = HR[ind==2,] # randforest m_rf = randomForest(status ~ . , data = trainData) 2.随机森林模型...我们根据上述数据，分成训练集与测试集（Train and Test）测试集用来估计随机森林模型的效果。...2.1模型评估 通过对Train数据构建rf模型后，我们对Train数据进行拟合，看一下模型的效果，Accuracy : 0.9357 显示很好，kappa一致性为90%。
2019年2月，波兰政府对银行法进行了修订，赋予客户在做出信贷拒绝时获得解释的权利。这是在欧盟实施GDPR的直接后果之一。这意味着，如果决策过程是自动的，银行需要能够解释为什么不发放贷款。...R中可用的DALEX package(描述性机器学习解释)提供了一组工具，帮助理解复杂模型是如何工作的。使用DALEX，您可以创建模型解释器并可视化地检查它，例如分解图。...我们将使用的“Husky vs Wolf例子”来说明模型解释的重要性。分类器的任务是识别图片上是否有狼。它错误地将西伯利亚哈士奇误认为狼。...其目的是帮助医生选择正确的时机将病人从ICU转移出来。如果医生了解模型在做什么，他更有可能在做出最终判断时使用模型的建议。...随机森林模型(black-box model)用于预测死亡状态，lime包用于局部解释每个患者的预测得分。 ?
在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。...对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。...术语和攻击类型 评价指标，呈现攻击误判率，真实呈现误判率，呈现攻击无响应率，真实呈现无响应率，正确分类率，半错误率，错误接受率，错误拒绝率。...虹膜呈现攻击的可解释性 在生物特征识别系统中, 除了准确性外, 可解释性也是衡量系统是否可以大范围部署和安全使用的一个重要考量....但是轻量级的模型可能会降低检测性能, 因此如何对性能和复杂性之间做平衡是虹膜呈现攻击检测方法实际部署时需要首先考虑的问题。
以下是使用R语言执行使用虹膜数据的二进制分类的示例代码。 ? 正则回归 为了避免过度拟合的问题（训练模型与训练数据配合得太好，并不足够），正则技术被用来缩小Ɵi的大小。...贝叶斯网络和朴素贝叶斯 从概率角度来看，预测问题可以视为条件概率估算;试图找到最大化P（Y | X）的Y。...在“装袋”中，我们将训练数据的一部分（从N个训练数据中随机抽取，随机替换）训练每个模型。在对多个模型进行训练后，我们使用投票方案来预测未来的数据。...随机森林是最受欢迎的装袋模型之一;除了在树的每个决策节点从N中选择n个训练数据之外，它还从总M个输入特征（m〜M ^ 0.5）中随机选择m个输入特征。然后它从中学到一个决策树。...最后，森林中的每棵树投票结果。这里是使用随机林的R代码： ?
（2017年12月5号Google更新了Android8.1的CDD） 如今，基于生物识别的解锁模式几乎仅通过错误接受率 (FAR) 指标（即模型错误地接受随机选择的有误输入的概率）进行评估。...攻击者可创建用户指纹的模具，并试图使用此模具绕过指纹传感器，此行为被视为欺骗攻击。但是，没有一种方法可成功模仿用户的指纹，所以没有关于指纹传感器冒名攻击的明确概念。...模式 冒名攻击 欺骗攻击 指纹 不适用 指纹 + 指纹模具 脸部 试图看上去像是用户的脸部 高分辨率照片、乳胶（或其他高质量）面罩 语音 试图听起来像是用户的声音 录音 虹膜 不适用 高分辨率照片 +...例如，使用多个麦克风在无回音室中校准的语音解锁模型，当在嘈杂环境中使用单个麦克风时，行为会明显不同。...当样本（脸部/虹膜/照片）与相机呈锐角时（模仿用户将手机握在正前方并朝向脸部的用例），脸部和虹膜模型的宽容度通常更高。以该角度进行测试有助于确定您的模型是否易受欺骗。
在上一期推文中学习了如何结合DALEX和shapviz 对单样本进行预测并进行可视化分析。...对于二阶及以下的交互模型，精确置换SHAP和精确Kernel SHAP 的SHAP值是一致的。...当将完整训练数据作为背景数据集时,permshap和kernelshap的结果与additive_shap 的结果完全一致。...# shap解释变量的时候一定要把变量内容设定为数字dat 1, 1,0)dat$`M` 0, 1,0)str(dat)# 使用randomForest/ranger去构建随机森林树模型
偏差： “由于过度简化了机器学习算法，偏差是在您的模型中引入的错误。”它可能导致欠拟合。当你训练你的模型时，模型会做出简化的假设，使目标函数更易于理解。...当抽取的样本不能代表所分析的总体时，就会发生选择新偏差。 7.详细解释SVM机器学习算法。 SVM代表支持向量机，它是一种可用于回归和分类的监督机器学习算法。...如果观察结果被错误地分类，它会试图增加观察的权重，反之亦然。 一般而言，提升会减少偏差，并建立强大的预测模型。 但是，他们可能会过度训练数据。 ? 14.什么是随机森林？ 它是如何工作的 ？...随机森林是一种能够执行回归和分类任务的多功能机器学习方法。 它也用于缩小维度，处理缺失值，异常值。它是一种集合学习方法，其中一组弱模型组合形成强大的模型。...在随机森林中，我们种植多棵树，而不是一棵树。 要根据属性对新对象进行分类，每棵树都会给出一个分类。 森林选择得票最多的分类（在森林中的所有树上），并且在回归的情况下，它取得不同树输出结果的平均值。
随机森林模型是一种广泛使用的机器学习方法，具有足够的灵活性来识别热点，因为它不限于预测线性关系或连续关系。...随机森林 随机森林结合了决策树预测器，使得每棵树依赖于独立采样的随机向量的值，并且具有相同的分布。决策树是随机森林的最基本单位。...在这个练习中，我们使用几棵树的bootstrap聚合作为一个简单的基于树的模型的改进。 图3 随机森林 ? BOOSTING Boosting类似于随机森林，但基础决策树是根据其性能加权的。...这种给错误分类区域增加权重（或在发送新组时增加方向）的想法是随机森林和增强之间的差异。 穆迪分析风险计算模型 RiskCalc模型通过估计一组风险驱动因素的影响，为私营公司产生预期违约概率。...我们试图回答以下问题：机器学习模型在默认预测中是否优于RiskCalc模型的GAM框架？当使用机器学习方法进行信用风险建模时，我们面临的挑战是什么？哪个模型最健壮？哪种模型最容易使用？
本文从单棵决策树讲起，然后逐步解释了随机森林的工作原理，并使用sklearn中的随机森林对某个真实数据集进行预测。...这使得我们可以在模型表现不佳时进行诊断，或者解释模型是如何做决策的，这一点至关重要，尤其当我们想要说服别人相信我们的模型时。...节点的基尼不纯度是指，根据节点中样本的分布对样本分类时，从节点中随机选择的样本被分错的概率。例如，在根节点中，根据节点中的样本标签有44.4％的可能性错误地对某个随机选择的数据点进行分类。...这个模型不是简单地平均所有树（我们可以称之为“森林”）的预测，而是使用了两个关键概念，名字中的随机二字也是由此而来： 在构建树时对训练数据点进行随机抽样 分割节点时考虑特征的随机子集 随机抽样训练观测数据...具有低偏差和高方差的特征，这会导致过拟合训练数据。 基尼不纯度：决策树在拆分每个节点时尝试最小化的度量。表示根据节点中的样本分布对随机选择的样本分类错误的概率。
然而，数据标记是一个极其昂贵和耗时的过程，尤其是在分割虹膜数据时，由于涉及大量的人力工作。因此，为每个新的分割任务（即分别为新的数据集或传感器）手动注释大量数据不是可行的选择。...在这种情况下，许多研究集中在探索特征表示上，这些特征表示在两个领域之间排列最大的干扰。其他一些工作试图通过最小化其分布之间的差异来重新调整这些特征。...正如可以从（2）中解释的那样，通过ξ对源数据的图像强度进行加权提供了最小化函数的解。...现在，为了使每个源图像的域适应目标的域，我们为每个区域随机选择了一个最小值，然后使用我们提出的多项式模型估计其相应的最大值，如图1所示。...四、实验框架 为了评估我们的领域自适应方法的方便性，我们在数据库上进行了一组分割实验。下一节将分别解释这些实验的细节。然而，在下文中，我们将解释这些实验的框架。
除了玩具/实验室问题之外的任何事情可能会更好地用不同的算法来处理。尽管如此，内存密集型和烦人的运行和调优，所以我认为随机森林正在开始抢夺冠军。...决策树 易于解释 非参数化的，所以你不必担心异常值或者数据是否可线性分离 他们的主要缺点是他们很容易过拟合，但这就是像随机森林（或提升树）这样的集成方法进来的地方。...两者都是快速和可扩展的，随机森林往往会在准确性方面击败逻辑回归，但逻辑回归可以在线更新并为您提供有用的概率。 随机森林 随机森林使用数据的随机样本独立训练每棵树。...梯度提升决策树 GBDT一次构建一棵树，每棵新树有助于纠正先前训练过的树造成的错误。 每添加一棵树，该模型就会变得更具表现力。...黑盒子，使他们很难与之合作，就像试图通过审查人类潜意识来解释我们的意识行为背后的原因。
缺点： 对输入数据的表达形式很敏感（离散、连续，值极大极小之类的） 线性回归 线性回归试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测实值输出标记。...适用情景： 需要一个特别容易解释的模型的时候。 比如需要向用户解释原因的推荐算法。 2、贝叶斯 典型的例子是Naive Bayes，核心思路是根据条件概率计算待判断点的类型。...是相对容易理解的一个模型，至今依然被垃圾邮件过滤器使用。 适用情景： 需要一个比较容易解释，而且不同维度之间相关性较小的模型的时候。 可以高效处理高维数据，虽然结果可能不尽如人意。...随机森林 (Random forest) 随机森林其实算是一种集成算法。...因为不需要很多参数调整就可以达到不错的效果，基本上不知道用什么方法的时候都可以先试一下随机森林。
随机森林模型在处理大规模数据集时的性能表现如何？ 随机森林模型在处理大规模数据集时的性能表现总体上是积极的。...模型解释性较差：随机森林的模型解释性较差，这可能会影响对其决策过程的理解。...在实际应用中，随机森林模型的常见错误及其解决方法是什么？...在实际应用中，随机森林模型的常见错误及其解决方法主要包括以下几点： 非数值参数错误： 错误描述：在进行运算时，出现了非数值参数的情况，例如在R语言构建随机森林模型时，可能会遇到"Error in...缺失值处理：错误描述：在运行随机森林模型时，如果数据集中存在缺失值，可能会导致模型无法正确学习和预测数据： 删除带有缺失值的样本：这是一种简单但可能导致信息丢失的方法。
袋装法（Bagging）袋装法通过在训练集中进行随机采样并训练多个模型，然后对这些模型的预测结果进行平均或投票，以提高整体性能和减少过拟合。...随机森林（Random Forest）是最常用的袋装法算法之一。...f"Accuracy: {accuracy}")print(classification_report(y_test, y_pred))提升法（Boosting）提升法通过逐步训练多个弱学习器，每个学习器都试图纠正前一个学习器的错误...对于复杂的模型，模型解释可以帮助识别重要特征、检测潜在的偏差和提高模型的透明度。...集成学习包括袋装法、提升法和堆叠法，模型解释涵盖了特征重要性分析、部分依赖图和 SHAP 值。这些技术和方法可以帮助你构建更强大的模型，并更好地理解模型的行为，从而提高模型的可信度和可解释性。
：结合多个决策树（如随机森林、梯度提升树）来提高模型性能1.4 决策树的优缺点优点：直观简单，易于理解和解释适用于数值型和类别型数据可以处理多输出问题缺点：容易过拟合，尤其是深树对噪声和小变动敏感计算复杂度高...与 Bagging 不同的是，随机森林在每次分割节点时还会随机选择部分特征进行考虑，从而进一步增加模型的多样性。...每棵树在训练时都使用了不同的样本和特征，从而增加了模型的多样性和鲁棒性。随机森林的原理：随机森林的核心思想是通过引入随机性来减少模型的方差和过拟合风险。...）等样本加权：在训练时对样本进行加权处理，使得模型对不同样本的重要性有所区别交叉验证：通过交叉验证评估模型性能，选择最优参数配置4.4 随机森林的优缺点优点：高准确率：通过集成多个决策树，随机森林具有较高的预测准确率抗过拟合...随机森林需要存储多个决策树模型，占用较多内存模型解释性差：由于随机森林是对多个决策树的结果进行综合，单个决策树的解释性较差，难以解释最终模型的预测结果随机森林在处理高维数据和防止过拟合方面具有显著优势，
面试官的话：“有时人们在白板上写代码会有些紧张，尤其当他们面对的是不认识的人时…练习将思考和说话连接起来，写代码的同时解释你在做什么，为什么那样写。你可以讲错，然后认识到自己的错误并改正。...这意味着，当用未知数据测试这个模型时，得出的结果会不如人意。在这种情况下，我们可以使用bagging算法（如随机森林）来降低方差。bagging算法能将数据集切分为用重复随机抽样的子数据集。...Q：都是基于树的算法，随机森林和梯度boosting算法（GBM）有什么区别？ A：根本的区别是，随机森林使用bagging技术做预测，GBM使用boosting技术进行预测。...随机森林主要通过降低方差来提高模型精度，随机森林的树相互间没有相关性，能尽可能的降低方差。另一方面，GBM提高精度的同时可能同时降低模型的偏置和方差。...A：当模型显示出过拟合/欠拟合时，就需要正则化。正则化引入了成本项，用于为目标函数带来更多特征。正则化试图将许多变量的系数变为零，从而减少成本项。这有助于降低模型复杂度，使模型的泛化能力更好。
8.3.2 随机森林 随机森林（Random Forest）是Bagging的一个拓展体，它的基学习器固定为决策树，多棵树也就组成了森林，而“随机”则在于选择划分属性的随机，随机森林在训练基学习器时，也采用有放回采样的方式添加样本扰动...，同时它还引入了一种属性扰动，即在基决策树的训练过程中，在选择划分属性时，RF先从候选属性集中随机挑选出一个包含K个属性的子集，再从这个子集中选择最优划分属性，一般推荐 。...相比决策树的Bagging集成，随机森林的起始性能较差（由于属性扰动，基决策树的准确度有所下降），但随着基学习器数目的增多，随机森林往往会收敛到更低的泛化误差。...由于集成学习包含多个学习器，即便个体学习器有较好的可解释性，集成仍是黑箱模型。...已有一些工作试图改善集成的可解释性，比如将集成转化为单模型、从集成中抽取符号规则等，衍生出了能产生性能超越集成的单学习器的“二次学习”(twice-learning)技术，例如NeC4.5算法。
通常不建议这样做，但是当您有大量数据开始时，它是可以接受的 。 2.特征工程 可以显着改善机器学习模型的第二种方法是通过特征工程。...特征工程是将原始数据转换为更好地表示人们正在试图解决的潜在问题的特征的过程。没有具体的方法可以执行此步骤，这就是使数据科学与科学一样多的艺术。...我喜欢使用两种主要方法来帮助您选择功能： 功能重要性：某些算法（例如随机森林或XGBoost）可让您确定哪些功能在预测目标变量的值时最“重要”。...这样做的目的是，与单独使用单个算法相比，它可以实现更高的预测性能。 流行的整体学习算法包括随机森林，XGBoost，梯度提升和AdaBoost。...为了解释为什么集成学习算法如此强大，我将以随机森林为例： 随机森林涉及使用原始数据的自举数据集创建多个决策树。然后，模型选择每个决策树的所有预测的模式（多数）。这有什么意义？
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