机器学习10-如何用一个模型去解释另一个模型（Desicion Tree）
东阳的学习记录，坚持就是胜利！ 文章目录 基本思想 LIME方法 在图片上面的应用 Decision Tree Tree regularization 基本思想 有一些model是比较容易去解释的（比如现行model） 我们可以使用这些比较好解释的model去试着解释那些不好理解的model LIME方法 我们显然无法用线性模型来完全模拟这个黑盒子的行为，但是我们能够用Linear Model来模
相关文章
- 1. 如何向外行解释一个黑盒模型
- 2. 解释机器学习模型的一些方法（三）——理解复杂的机器学习模型
- 3. 机器学习模型-树模型
- 4. 如何用 Kaldi 训练一个 DNN 声学模型
- 5. 如何管理机器学习模型
- 6. 如何评估机器学习模型？
- 7. LIME：一种解释机器学习模型的方法
- 8. 对机器学习模型的可解释性讨论（一）
- 9. 【机器学习】解释机器学习模型
- 10. 如何解决机器学习树集成模型的解释性问题
- 更多相关文章...
- • ASP.NET MVC - 模型 - ASP.NET 教程
- • 第一个MyBatis程序 - MyBatis教程
- • Kotlin学习（二）基本类型
- • Kotlin学习（一）基本语法
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章