上图以图形形式显示了这一点。我们将具有三个特征：房间，年龄和位置。总共我们将有8个不同的特征子集。图中的每个节点将代表一个单独的模型，因此我们还将有8个不同的模型。...我们将在其相应的子集上训练每个模型并预测相同的数据行。 ? 图中的每个节点都通过有向边连接到另一个节点。节点1将没有任何特征，这意味着它将仅预测在训练数据中看到的平均值（100k ）。...唯一的问题是，我们将如何在平均水平上权衡它们中的每一个。您可能会认为我们可以平等地权衡每个因素，但事实并非如此。具有较少特征的模型将意味着每个特征的边际贡献将更大。...我们可以将我们的图形分成行，如上所示。每行将包含其中具有不同数量特征的模型。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。...在shap库中有几个“解释器”。适用于非基于树的模型的更通用的解释器是KernelExplainer。另外，您也可以将DeepExplainer用于深度学习模型。
然而，AI系统并非绝对公正的决策者，它们可能在设计、训练和部署过程中引入或放大现有的社会偏见。这种现象被称为“算法偏见”，它可能导致不公平的结果，损害弱势群体的利益，违背AI伦理原则。...如果数据集在性别、种族、年龄、地域等关键属性上存在代表性不足或失衡，模型在学习过程中就可能产生对这些属性的偏见。...例如，使用SHAP值（SHapley Additive exPlanations）来理解特征对预测结果的贡献： import shap # 假设已训练好一个名为model的信用评分模型...explainer = shap.KernelExplainer(model.predict_proba, X_train) shap_values = explainer.shap_values...(X_test) # 可视化SHAP值，观察特征重要性和影响方向 shap.summary_plot(shap_values, X_test, feature_names=feature_names
这些平台允许用户（包括攻击者）提交样本，这些样本通过在二进制文件上运行现有防病毒 (AV) 引擎池来标记。然后，公司可以从平台获取标记数据。...针对 LightGBM：为了衡量上面讨论的方法的性能，使用 LightGBM TreeSHAP 解释器在 EMBER 上训练的LightGBM 模型上运行了两种独立攻击和组合策略。...将干净模型在干净良性样本上的准确性与其各自后门对应物的准确性进行了比较，并在所有攻击运行中观察到非常小的差异。...最后查看了受约束的 black_box 场景，在该场景中，使用 SHAP KernelExplainer 仅为可操作特征生成了 SHAP 值，它纯粹通过将模型作为黑盒进行查询来运行。...这里需要注意的是，攻击者必须花费大量的计算时间来使用 SHAP KernelExplainer。
@Getter/@Setter：用在属性上，再也不用自己手写setter和getter方法了，还可以指定访问范围 @ToString：用在类上，可以自动覆写toString方法，当然还可以加其他参数，例如...首先，它必须定义@Retention为RetentionPolicy.RUNTIME，只能在运行时通过反射来获取注解值，使得运行时代码效率降低。...img 上图是 Lombok 处理流程，在Javac 解析成抽象语法树之后(AST), Lombok 根据自己的注解处理器，动态的修改 AST，增加新的节点(所谓代码)，最终通过分析和生成字节码。...自从Java 6起，javac就支持“JSR 269 Pluggable Annotation Processing API”规范，只要程序实现了该API，就能在javac运行的时候得到调用。...img 文件中指定我们的注解处理器：com.alipay.kris.other.lombok.MyAnnotaionProcessor，然后我们接可以编写自己的注解处理器，一个简单的实例代码如下： @SupportedSourceVersion
首先，它必须定义@Retention为RetentionPolicy.RUNTIME，只能在运行时通过反射来获取注解值，使得运行时代码效率降低。...所以我们发现核心的区分是在 运行期 还是 编译期。...http://static.cyblogs.com/16140d77d8050b6c.png 上图是 Lombok 处理流程，在Javac 解析成抽象语法树之后(AST), Lombok 根据自己的注解处理器...自从Java 6起，javac就支持“JSR 269 Pluggable Annotation Processing API”规范，只要程序实现了该API，就能在javac运行的时候得到调用。...，然后我们接可以编写自己的注解处理器，一个简单的实例代码如下： @SupportedSourceVersion(SourceVersion.RELEASE_8) @SupportedAnnotationTypes
第一点是：大多数指南在基本的训练/测试拆分上使用SHAP值，但不在交叉验证上使用（见图1） 使用交叉验证可以更好地了解结果的普适性，而基本的训练/测试拆分的结果很容易受到数据划分方式的影响而发生剧烈变化...SHAP值的基本实现 无论何时，当使用各种循环构建代码时，通常最好从最内部的循环开始向外工作。试图从外部开始构建代码，按运行顺序构建代码，容易混淆且在出现问题时更难进行故障排除。...注：收集每个折叠的测试分数可能也很重要，尽管我们在这里不这样做，因为重点是使用SHAP值，但这可以通过添加另一个字典轻松更新，其中CV重复是键，测试分数是值。...但是，如果您比较之前和之后的图形，并且除了额外的数据点外，几乎没有什么变化，您可能会感到失望。但是不要忘记，我们使用的是一个模型数据集，该数据集非常整洁，具有良好的特性，并且与结果具有强烈的关系。...实际上，我们在上面的过程中已经准备了大部分的代码，只需要进行一些小的调整。让我们看看它的表现。 嵌套交叉验证的主要考虑因素，特别是在我们使用许多重复时，是需要花费很多时间才能运行。
显然，lift(提升指数)越大，模型的运行效果越好。...模型改变（A->B），特征x的贡献不递减（增加或者保持现状），则归因（收益）也不递减; 特点 特征作用越大（小），重要度越高（低）,和模型变化无关; 全局特征一致性 mean(|Tree SHAP|):...) shap.initjs() shap.force_plot(explainer.expected_value[1], shap_values[1], data_for_prediction) 图形解释...Plots: shap_values = explainer.shap_values(X_test) shap.summary_plot(shap_values[1], X_test) 图形解释 每个点是一个样本...="capital_gain") 图形解释: X轴：age Y轴（左）：一个样本的age对应的Shap值 颜色：capital_gain越大越红 特征解释: 排除所有特征的影响，描述age和capital_gain
作者选择了33个具有代表性的大脑区域进行矢状区域的图形分析和可视化，以及57个区域进行轴向分析。代表大脑区域的节点覆盖在二维大脑模板上，并根据加权程度确定大小。...从第二个卷积块得出的SHAP值和神经病理ABC评分被映射到尸检时测量的脑区。从视觉上看，无论从哪个隐藏层得出的SHAP值，在解剖学映射的SHAP值之间都有很高的一致性。...重要的是，作者的模型能够灵活地组合成像和非成像数据，并且它们的性能在具有多种认知状态和痴呆亚型的多个数据集中得到了很好的推广。...网络分析作者试图对SHAP值进行逐个区域的图形分析，以确定是否可以证明ADD和nADD群体的一致差异。为了可视化不同大脑区域的SHAP分数的关系，作者创建了大脑内区域间SHAP相关性的图形表示。...使用单个2080TiGPU，训练深度学习模型的平均运行时间为10小时，推理任务耗时不到一分钟。
这也是我们看到模型性能在离线评估和最终生产之间存在巨大差异的原因之一。我们应该停止将ML作为一个“黑匣子”，在提高模型精度的同时重视模型解释。这也将帮助我们识别数据偏差。...选择一个特性比选择另一个特性有优缺点，但最终，您需要决定您是想知道模型在多大程度上依赖于每个特性来进行预测（使用训练数据），还是该特性对模型在未知数据（使用测试数据）上的性能有多大贡献。...除了PredictionValuesChange之外，所有其他方法都可以使用测试数据，使用训练在列车数据上的模型来发现特征的重要性。 为了更好地理解这些差异，下面是我们讨论的所有方法的结果: ? ?...从上面的图中，我们可以看到，大多数方法在顶级特性上是一致的。看起来lossFunctionChange最接近shap（更可靠）。...我们还应该看到运行所有这些程序所需的时间： ? 在今天的内容中，我们看到catboost如何通过以上功能帮助我们分析模型，明天我们将继续更新，希望能帮助你更好地使用这些工具去开发模型。 ? End
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】黑盒模型解释起来让人头大，往往只能在论文里放几个例子来强行解释一波。...能否理解黑盒模型的运行机制对于模型部署来说至关重要，关乎模型的可靠性和易用性，所以也有研究人员正在开发模型的可解释方法。...局部解释的一大弊端就是没法判断规则是不是可以扩展到其他测试样例上，比如高亮了「精彩」作为电影评论的正向词，那是不是意味着「不」之类的否定词就对测试没影响了？...孤证不立，模型在其他数据上是否能满足这个结论，还是个未知数；并且用人来观察这种方式也不够自动化。...面板C以数字和图形形式显示为完整规则集合、CF规则集合和选定规则计算的度量值。对规则所做的任何更改都会自动触发对这些值的重新计算和更新。
显然，lift(提升指数)越大，模型的运行效果越好。...模型改变（A->B），特征x的贡献不递减（增加或者保持现状），则归因（收益）也不递减; 特点 特征作用越大（小），重要度越高（低）,和模型变化无关; 全局特征一致性 mean(|Tree SHAP|)....png 图形解释 Base value :模型在数据集上的输出均值：-0.1524 Output value:模型在单个样本的输出值：0.68 起正向作用的特征：marital_status2、occupation3...图形解释： 每个点是一个样本（人），图片中包含所有样本 X轴：样本按Shap值排序- Y轴：特征按Shap值排序 颜色：特征的数值越大，越红 特征解释： martial_status2这个特征最重要，且值越大...="capital_gain") 25.png 图形解释: X轴：age Y轴（左）：一个样本的age对应的Shap值 颜色：capital_gain越大越红 特征解释: 排除所有特征的影响，描述age
以下内容摘录自微博@HelloGitHub 的 GitHub Trending 及 Hacker News 热帖（简称 HN 热帖），选项标准：新发布 | 实用 | 有趣，根据项目 release 时间分类，发布时间不超过...由于本文篇幅有限，还有部分项目未能在本文展示，望周知 1....1.1 渲染引擎：Orillusion 主语言：TypeScript、JavaScript New Orillusion 引擎是一个轻量级的渲染引擎，完全支持 WebGPU 标准，它基于最新的 Web 图形...API 标准，实现了许多以前在 Web 上难以或不可能实现的功能。...GitHub 地址→https://github.com/openai/shap-e 2.
随机森林运行时间与特征数无关（每次都直选几十个特征），决策树与特征数有关（一次建模需要挑选很多特征），其他想svm、KNN等的运行时间更是与特征数量相关 方差过滤不能保证模型效果变好，但能保证运行时间的降低...既可以是拟合的（如果prefit设置为True），也可以是不拟合的估计量。...包装法和嵌入法更精确，比较适合具体到算法去调整，但计算量比较大，运行时间长。 当数据量很大的时候，优先使用方差过滤和互信息法调整，再上其他特征选择方法。 使用逻辑回归时，优先使用嵌入法。...比较A、B模型在下面六种归因方法上的差别： Tree SHAP，本文提出的一种新的个性化方法。（个性化特征归因方法，为单个预测计算） Saabas，个性化的启发式特征归因方法。...全局特征归因方法：mean（|Tree SHAP |）、增益、分裂数和特征置换，只有mean（|Tree SHAP |）和置换认为模型B咳嗽比发烧更重要，这意味着在一致性上增益和分裂数不是全局特性重要性的可靠度量
Setter 示例 @Setter(AccessLevel.PUBLIC) @Getter(AccessLevel.PROTECTED) private int id; private String shap...= {"id", "shape"}, callSuper = false) public class LombokDemo { private int id; private String shap...从上面的 Lombok 执行的流程图中可以看出，在 Javac 解析成AST抽象语法树之后, Lombok 根据自己编写的注解处理器，动态地修改 AST，增加新的节点（即 Lombok 自定义注解所需要生成的代码...使用 Annotation Processing 自定义注解是在编译阶段进行修改，而 JDK 的反射技术是在运行时动态修改，两者相比，反射虽然更加灵活一些但是带来的性能损耗更加大。...在 LombokProcessor 处理器中，其中的process方法会根据优先级来分别运行相应的 handler 处理类。
首先，大多数指南都在基本的训练/测试拆分上使用SHAP值，而不是在交叉验证上使用（见图1）。...SHAP值的实施 每当你构建带有各种循环的代码时，通常最好从最内部的循环开始，然后向外部扩展。尝试从外部开始并按照代码将运行的顺序构建代码会更容易混淆，当事情出错时也更难排除故障。...通过尝试从外部开始构建代码，并按照代码将运行的顺序构建，更容易混淆，并且在出现问题时更难进行故障排除。 因此，我们从SHAP值的基本实现开始。...而且，为什么我们不尝试最大化我们的结果呢？ 我们应该注意，不要陷入一个在当今的机器学习示例中似乎非常普遍的陷阱，即在优化模型的超参数时，也在测试集中存在数据。...事实上，我们在上面的过程中已经准备好了大部分代码，只需要进行小的调整。让我们看看它是如何运作的。 嵌套交叉验证的主要考虑因素，特别是在我们使用许多重复的情况下，它需要花费大量时间来运行。
OpenAI研究人员日前发布了一个工具库，该工具库可以帮助研究人员在图形处理器（graphics-processor-unit，GPU）上建立更快、更高效、占内存更少的神经网络。...OpenAI研究人员日前发布了一个工具库，可以帮助研究人员在图形处理器上建立更快、更高效、占内存更少的神经网络。神经网络由多层相连的节点构成。...这类网络的架构根据数据和应用变化很多，但是所有模型都受到它们在图形处理器上运行方式的限制。 以更少的计算能力训练更大模型的一种办法是引入稀疏矩阵。如果一个矩阵里面有很多零，那就视为稀疏矩阵。...阵列中的空元素可以在矩阵乘法中压缩和跳过，就在图形处理器中占用的内存更少。...核心程序在英伟达的统一计算设备架构(CUDA)运算平台编写，OpenAI最近只开发了TensorFlow的服务运行，所以在不同框架下工作的研究人员要编写自己的服务运行,它也只支持英伟达图形处理器。
为了理解性能在不同癌症类型之间的差异，我们将特定癌症类型的模型与SCORPIO的SHAP值进行了比较。 这一分析揭示了SCORPIO的泛癌建模方法可能忽略的关键特征。...Para_03 对于RCOX和RLR，我们在运行算法之前使用Z分数方法对特征值进行了归一化71。...在这项研究中应用了两种不同的解释函数：用于RCOX和RSF的解释器函数，以及用于FSSVM的KernelExplainer函数。...为了展示集成模型中每个变量的相对重要性和影响方向，我们在构成SCORPIO的三种算法（RCOX、FSSVM和RSF）上生成了聚合的SHAP值（补充图23a）。...所有临床试验队列的数据均可在Vivli（https://vivli.org/）上获取。 Vivli上共享的匿名个体参与者级别的数据仅能在安全的研究环境中访问。
良好的可解释性，因为即使在存在非线性关系的情况下，GAM也可以用图形清晰地表示预测变量对响应变量的影响。...SHAP 建立在使用博弈论中的 Shapley 值的基础上，在博弈论中，通过将不同的特征视为联盟中的不同玩家来计算特定特征值对选定预测的影响。...注意力向量是通过在时间上向后运行 RNN 来生成的，这意味着 RNNα和 RNNβ都以相反的顺序考虑访问嵌入。...ATC 代码前缀为'M' 表 2 给出了 SHAP 和注意力排名与医学专家排名的 top-k Jaccard 指数比较结果，由表 2 可看出与注意力排名相比，SHAP 在每个 k 值上都提供了与医学专家更相似的总体解释...其次，受试者的主要顾虑是，解释中提供的信息太多，在大多数临床上无法使用，而且解释一个变量的缺失是如何导致风险的也不直观。
高可解释性的模型不仅有助于开发人员在建模阶段理解模型，还能在必要时进行优化调整。...改进泛化能力和性能：高可解释性模型通常具有更好的泛化能力，这意味着它们在未见过的数据上也能表现良好。...），这些工具通过图形化的方式展示模型的预测过程和特征的重要性。...使用具体的可解释性方法，如SHAP、LIME等，可以帮助更好地理解模型的决策过程。例如，SHAP值可以显示每个特征对模型预测的影响，而LIME则可以在局部范围内提供模型的解释。 ...最新的机器学习模型可解释性技术和方法主要包括以下几种： 局部可解释性工具：这类工具旨在解释模型在特定输入上的行为。
一个用于转换的API，用于编译这些图形，并在GPU和CPU上执行。 Nervana官方网站介绍说，Theano 和 TensorFlow 计算图要求使用者在创建图形的同时要推论潜在的向量形状。...ngraph的一个原理，就是能在一个足够高的抽象层中运行，其中转化器能在不需要一个“足够高效的智能编译器”的情况下执行命令，同时也能允许用户和前端更加容易地把这些块（block）组合在一起。...英特尔还推出了英特尔Nervana图形编译器来加速英特尔芯片中的深度学习框架的发展。 除了人工智能学院，英特尔还宣布与Coursera合作，为学术社区提供一系列人工智能在线课程。...一个用于转换的API，用于编译这些图形，并在GPU和CPU上执行。 ?...这些能力突出了ngraph的一个原理，就是能在一个足够高的抽象层中运行，其中转化器能在不需要一个“足够高效的智能编译器”的情况下执行命令，同时也能允许用户和前端更加容易地把这些块（block）组合在一起
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