可解释机器学习-T 工业技术-安徽瀚文图书有限责任公司

可解释机器学习

ISBN：9787121490149

价格：118

副题名：黑盒模型可解释性理解指南

分辑号：

分辑名：

主要著作者：(德)Christoph Molnar著

发行地：北京

出版社：电子工业出版社

出版日期：2024

页码：19,250页

开本：24cm

丛书项：

一般性附注：

读者对象：

主题词：机器学习

中图法分类：TP181-34

装帧：

版次：2版

图表：图

语种：chi

本书探索了可解释性的概念，介绍了许多简单的可解释模型，包括决策树、决策规则和线性回归等。本书的重点是模型不可知方法，用于解释黑盒模型（如特征重要性和累积局部效应），以及用Shapley值和局部代理模型解释单个实例预测。此外，本书介绍了深度神经网络的可解释性方法。本书深入解释并批判性地讨论所有的可解释方法，如它们在黑盒下的运作机制，各自的优缺点，如何解释它们的输出结果。

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