它的核心思想是计算特征对模型输出的边际贡献，并从全局和局部两个层面对模型进行解释。数学原理SHAP的数学原理是基于博弈论中的Shapley值，用于衡量每个特征对模型预测的贡献。...Shapley值是一种基于博弈论的方法，用于解决合作博弈中的公平分配问题。在机器学习领域中，SHAP将机器学习模型看作是一个合作博弈，每个特征看作是一个合作的参与者。...可以上面的描述中能够看到SHAP值的计算是属于加性回归思想。...（TensorFlow、Keras）使用DeepExplainer类对深度学习模型（主要是基于TensorFlow和Keras）进行可视化：In 18:import shapimport numpy as...np import tensorflow as tf from tensorflow.keras import datasets, layers, modelsfrom keras.datasets
幸运的是，有一些很棒的库可以帮助我们完成这项任务。在许多应用程序中，我们需要知道、理解或证明输入变量在模型中的运作方式，以及它们如何影响最终的模型预测。...安装 SHAP可以从PyPI安装 pip install shap 或conda -forge conda install -c conda-forge shap 用法 有很多不同的模型和方法可以使用这个包...在这里，我将以DeepExplainer中的一个例子为例。...Deep SHAP是深度学习模型中SHAP值的一种高速近似算法，它基于与DeepLIFT的连接，如SHAP的NIPS论文所述(https://arxiv.org/abs/1802.03888）。...好消息是，你可以在自己喜欢的IDE中起草和测试普通脚本，在使用Jupytext时可以将IDE作为notebook在Jupyter中打开。
使用Keras和tensorflow2.2可以无缝地为深度神经网络训练添加复杂的指标 Keras对基于DNN的机器学习进行了大量简化，并不断改进。...这里，我们将展示如何基于混淆矩阵(召回、精度和f1)实现度量，并展示如何在tensorflow 2.2中非常简单地使用它们。...在本文中，我将使用Fashion MNIST来进行说明。然而，这并不是本文的唯一目标，因为这可以通过在训练结束时简单地在验证集上绘制混淆矩阵来实现。...在训练中获得班级特定的召回、精度和f1至少对两件事有用: 我们可以看到训练是否稳定，每个类的损失在图表中显示的时候没有跳跃太多 我们可以使用一些技巧-早期停止甚至动态改变类权值。...自tensorflow 2.2以来，添加了新的模型方法train_step和test_step，将这些定制度量集成到训练和验证中变得非常容易。
主要依赖的Python库有：keras、scikit-learn、pandas、tensorflow（建议可以安装下anaconda包，自带有常用的python库） 一、基础介绍 机器学习 机器学习的核心是通过模型从数据中学习并利用经验去决策...keras简介 本文基于keras搭建神经网络模型去预测，keras是python上常用的神经网络库。相比于tensorflow、Pytorch等库，它对初学者很友好，开发周期较快。...然而工程实践中，受限于硬件支持、标注标签成本等原因，样本的数据量通常是比较有限的，这也是机器学习的重难点。...优化拟合效果的方法 实践中通常欠拟合不是问题，可以通过使用强特征及较复杂的模型提高学习的准确度。...[0],100, replace=False)] explainer = shap.DeepExplainer(model,background) shap_values = explainer.shap_values
pip install tensorflow现在我们可以在 Notebook 上导入 TensorFlow Keras 并开始编码：# 导入所需的工具库# tensorflow建模from tensorflow.keras...类似其他机器学习模型，我们使用输入X去预测输出y：图片而当我们提到『训练模型』时，我们指的是寻找最佳参数，使得模型预测的结果能最准确地预估目标值。...图片 模型搭建我们使用 TensorFlow 的 high level API（也就是 tensorflow.keras）来快速搭建神经网络 。...完整的代码如下：'''抽取tensorflow.keras模型中的每层信息'''def utils_nn_config(model): lst_layers = [] if "Sequential...在 tensorflow.keras 中，我们需要先对模型『编译』，或者换句话说，我们需要定义训练过程中的一些细节，比如优化器Optimizer、损失函数Loss和评估准则Metrics。
在深度学习领域，模型解释和可解释性人工智能（XAI）正变得越来越重要。理解深度学习模型的决策过程对于提高模型的透明度和可信度至关重要。...本文将详细介绍如何使用Python实现模型解释和可解释性人工智能，包括基本概念、常用方法、代码实现和示例应用。...3.1 安装LIME首先，安装LIME库：pip install lime3.2 导入必要的库import numpy as npimport tensorflow as tffrom tensorflow.keras.models...import Sequentialfrom tensorflow.keras.layers import Densefrom lime import lime_tabular3.3 数据准备使用Iris...总结本文介绍了使用Python实现深度学习模型的解释和可解释性人工智能（XAI），详细讲解了LIME和SHAP两种方法的实现过程。
幸运的是，有一些很棒的库可以帮助我们完成这项任务。在许多应用程序中，我们需要知道、理解或证明输入变量在模型中的运作方式，以及它们如何影响最终的模型预测。...使用Optimus，你可以以分布式的方式清理数据、准备数据、分析数据、创建分析器和图表，并执行机器学习和深度学习，因为它的后端有Spark、TensorFlow和Keras。 03 ?...好消息是，你可以在自己喜欢的IDE中起草和测试普通脚本，在使用Jupytext时可以将IDE作为notebook在Jupyter中打开。...在Jupyter中运行notebook以生成输出，关联.ipynb表示，并作为普通脚本或传统Jupyter notebook 进行保存和分享。 01 ?...在Python世界中创建一个像样的图很费时间。幸运的是，我们有像Seaborn之类的库，但问题是他们的plots不是动态的。
业内不同领域的企业和组织正在构建由AI支持的大规模应用程序。这里要考虑的问题是，“我们是否相信AI模型做出的决策？”和“机器学习或深度学习模型如何做出决策？”。...将采用实践方法，使用Keras和TensorFlow 2.0实现深度学习模型，并利用开源工具来解释这些模型所做出的决策！简而言之本文的目的是找出 - 深度学习模型真正看到了什么？...看看这些技术中的每一种，并解释一些使用Keras和TensorFlow构建的基于CNN的深度学习模型。...解释使用TensorFlow 2.0构建的CNN模型 对于其余四种技术，将使用TensorFlow 2.0预先训练的模型，并使用流行的开源框架tf-explain。...关键的想法是探索在模型中激活哪些特征图并将其可视化。通常这是通过查看每个特定层来完成的。以下代码展示了CNN模型的块2中的一个层的激活层可视化。
在许多实际应用场景中，机器学习模型往往被视为黑盒，其内部运作对用户或相关领域专家来说是不透明的。解释性机器学习的目标是提高模型的可解释性，使人们能够理解模型的预测依据，从而增强对模型的信任。1....可解释性的重要性在许多应用场景中，尤其是涉及到关键决策的领域，如医疗、金融和司法，模型的解释性是至关重要的。...数据准备首先，我们加载图像数据集，并进行适当的预处理：# 代码示例：图像数据预处理from tensorflow.keras.preprocessing import imagefrom tensorflow.keras.applications.vgg16...，例如VGG16：# 代码示例：加载预训练的图像分类模型from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16, decode_predictions...代码示例以下是使用 LIME 进行局部解释的简单 Python 代码示例：# 安装 lime!
在深度学习领域，模型解释和可解释性人工智能（XAI）正变得越来越重要。理解深度学习模型的决策过程对于提高模型的透明度和可信度至关重要。...本文将详细介绍如何使用Python实现模型解释和可解释性人工智能，包括基本概念、常用方法、代码实现和示例应用。...XAI有助于： 提高模型的可信度 发现和修复模型中的偏差 满足法规和道德要求 提高用户对AI系统的接受度 2....3.1 安装LIME 首先，安装LIME库： pip install lime 3.2 导入必要的库 import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models...import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense from lime import lime_tabular 3.3 数据准备 使用
举个例子，一台服务器的CPU使用率可能在90%时才触发告警，但实际上，某些情况下CPU 70%就可能意味着即将崩溃。深度学习可以结合多维度数据进行分析，提前预测可能的故障。2....深度学习模型选择故障诊断通常涉及时间序列分析，LSTM（长短时记忆网络）是处理此类数据的热门选择。LSTM可以捕捉长期依赖关系，在预测故障趋势方面有很强的能力。...代码示例：使用LSTM进行故障预测import numpy as npimport tensorflow as tffrom tensorflow.keras.models import Sequentialfrom...model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)这段代码构建了一个简单的LSTM模型，输入是服务器监控数据（如CPU使用率、内存占用等），输出是是否可能发生故障的预测值...代码示例：使用SHAP解释模型import shapexplainer = shap.Explainer(model, X_train)shap_values = explainer(X_train[:
Anaconda Notebook本身已经是一个很好的工具，非常适用于学习，不过在企业中应用时，该工具总感觉差了一点，经常需要安装各种包，而有些包未必能通过conda进行安装。...支持Tensorflow, TensorBoard和Keras。 支持Pytorch，这是非常常见的深度学习库。...tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3-jupyter 这是支持GPU和Python 3的tensorflow jupyter镜像。...# eli5: 对各类机器学习模型进行可视化，特征重要度计算等 # pdpbox: 展示一个或者两个特征对于模型的边际效应 # shap: 细分预测以显示每个特征的影响 RUN pip3 install...，不过实际使用的时候，也会出现需要额外安装包的问题。
在越来越多的领域中机器学习模型已开始需要更高的标准， 例如模型预测中公司需要对模型产生的任何虚假预测负责。有了这种转变，可以说模型的可解释性已经比预测能力具有更高的优先级。...在平均边际贡献时，我们希望每一行都具有相同的权重。由于我们有3行因此每行的权重为1/3。对于具有2个特征模型的行，我们有两个具有“房间”的模型，因此每个模型的权重应为1/6。...使用样例 上面的算法看着很复杂，很难从头开始实现所有这些， 但是是与Python的好处就是我们可以使用一个称为shap的库来完成此任务。...您可能已经注意到的另一件事是，我使用了一个名为TreeExplainer的类。这是因为在此示例中，我们使用了基于树的模型（Random Forest）。在shap库中有几个“解释器”。...通过查看确定房屋价格的模型，我们逐步完成了SHAP值的示例计算。我们还查看了Python中的shap库，以便能够快速计算和可视化SHAP值。
建立一个AI模型，输入数据，然后再输出结果，但有一个问题就是我们不能解释AI为何会得出这样的结论。需要了解AI如何得出某个结论背后的原因，而不是仅仅接受一个在没有上下文或解释的情况下输出的结果。...Lundberg和Lee的SHAP算法最初发表于2017年，这个算法被社区在许多不同的领域广泛采用。 使用pip或conda安装shap库。...使用Shap库构建Beeswarm图 使用Shap库构建部分依赖图 LIME 在可解释性领域，最早出名的方法之一是LIME。...目前支持以下机器学习框架： scikit-learn XGBoost、LightGBM CatBoost Keras ELI5有两种主要的方法来解释分类或回归模型： 检查模型参数并说明模型是如何全局工作的...它提供全方位可解释的人工智能和可解释的机器学习能力来解决实践中机器学习模型在产生中需要判断的几个问题。
windows安装tensorflow anaconda或者pip安装tensorflow，tensorflow只支持win7 64系统，本人使用tensorflow1.5版本（pip install...tensorflow==1.5） tensorboard tensorboard只支持chrome浏览器，而且加载过程中可能有一段时间假死状态。...what-if tool，path to example栏中输入tfrecord文件路径即可 tensorflow 常量、变量（类实现需要初始化、神经网络方向传播算法中可以被算法修改的值） 静态和动态...自定义（固定）函数（凹函数使用梯度下降算法容易产生局部最优解，常用的Hinge（svm线性可分，模式识别中的算法）、CrossEntropyLoss、Focal loss、Center Loss）、模型输出和期望值的差距...，需要使用残差网络RestNet的结构优化 cnn（图像识别）、rcnn（cnn后做svm分类，目标检测） 图像处理：ImageDataGenerator（keras图像预处理、1张图片随机变换生成多张
可解释性旨在帮助人们理解： 如何学习的? 学到了什么? 针对一个特定输入为什么会做出如此决策? 决策是否可靠? 在本文中，我将介绍6个用于可解释性的Python框架。...Lundberg和Lee的SHAP算法最初发表于2017年，这个算法被社区在许多不同的领域广泛采用。 使用pip或conda安装shap库。...使用Shap库构建Beeswarm图 使用Shap库构建部分依赖图 LIME 在可解释性领域，最早出名的方法之一是LIME。...目前支持以下机器学习框架： scikit-learn XGBoost、LightGBM CatBoost Keras ELI5有两种主要的方法来解释分类或回归模型： 检查模型参数并说明模型是如何全局工作的...它提供全方位可解释的人工智能和可解释的机器学习能力来解决实践中机器学习模型在产生中需要判断的几个问题。
可解释性旨在帮助人们理解： 如何学习的? 学到了什么? 针对一个特定输入为什么会做出如此决策? 决策是否可靠? 在本文中，我将介绍6个用于可解释性的Python框架。...Lundberg和Lee的SHAP算法最初发表于2017年，这个算法被社区在许多不同的领域广泛采用。 使用pip或conda安装shap库。...使用Shap库构建Beeswarm图 使用Shap库构建部分依赖图 LIME 在可解释性领域，最早出名的方法之一是LIME。...目前支持以下机器学习框架: scikit-learn XGBoost、LightGBM CatBoost Keras ELI5有两种主要的方法来解释分类或回归模型: 检查模型参数并说明模型是如何全局工作的...它提供全方位可解释的人工智能和可解释的机器学习能力来解决实践中机器学习模型在产生中需要判断的几个问题。
1.windows安装tensorflow anaconda或者pip安装tensorflow，tensorflow只支持win7 64系统，本人使用...what-if tool，path to example栏中输入tfrecord文件路径即可 3.tensorflow 常量、变量（类实现需要初始化、神经网络方向传播算法中可以被算法修改的值...） 静态和动态shap，[2，4]数组的属性shap，1*2，placeholder：相当于形参 session.run(tensor)计算tensor值，或者eval，否则值未知...CNN、RNN、DNN算法 keras 感知器（线性系统输入微小偏差输出变化不大，输出wx+b）、神经元模型（输出函数o(wx+b)即激励函数，多层激活拟合输入） 多个隐藏层的神经网络模型...模型不收敛：学习率太高、输入样本数太大（每次采样样本数被总样本整除否则需要丢弃不能整出的样本或者特殊处理dataset重复添加样本）、是否启动优化器 模型过拟合：dropout
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