机器学习模型可解释的重要及必要性
1、模型准确性与可解释性关系之间的权衡取决于一个重要的假设：“可解释性是模型的一个固有属性”。通过正确的可解释性技术，任何机器学习模型内部工作机理都能够得以解释，尽管这需要付出一些复杂性和计算成本的代价。
2、机器学习模型包括四个组成部分，不包括泛化能力。数据预处理：这是模型训练前的必要步骤，主要包括数据清洗、缺失值处理、特征缩放和特征选择等。数据清洗可以消除噪声和异常值，提高数据质量。
3、有必要明确的是，人工智能(AI)和机器学习(ML)是不同的概念。可以说，ML只是AI的一个分支领域。
4、思想简单，容易实现。建模迅速，对于小数据量、简单的关系很有效。是许多强大的非线性模型的基础。线性回归模型十分容易理解，结果具有很好的解释性，有利于决策分析。能解决回归问题。
5、并且在一些极端严谨的场景，如金融、补贴、欺诈等，模型的判断依据和缘由变的格外重要。 机器学习可解释性应运而生，且逐步的被应用到工业场景中。然而，在一些黑盒度较高的模型，如深度神经网络，中上进行有效的解释十分困难。
cnnpython代码解释的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于cnn+lstm pytorch、cnnpython代码解释的信息别忘了在本站进行查找喔。