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黑盒模型實際上比邏輯迴歸更具可解釋性
時間 2021-01-01
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作者:Samuele Mazzanti 編譯:ronghuaiyang 正文共:3701 字 17 圖 預計閱讀時間:11 分鐘 導讀 如何讓複雜的模型具備可解釋性,SHAP值是一個很好的工具,但是SHAP值不是很好理解,如果能將SHAP值轉化爲對概率的影響,看起來就很舒服了。 在可解釋性和高性能之間的永恆的爭鬥 從事數據科學工作的人更瞭解這一點:關於機器學習的一個老生常談是,你必須在以下兩者之間
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