千万IP创科普丨深入浅出:可视化理解揭示决策树与梯度提升背后的...
决策树是一种非参数的监督学习算法,可用于分类和回归。它使用类似树的结构来表示决策及其潜在结果。决策树易于理解和解释,并且可以轻松地进行可视化。但是当决策树模型变得过于复杂时,它不能很好地从训练数据中泛化,会导致过拟合。梯度提升是一种集成学习模型,在其中结合许多弱学习器从而得到一个强学习器。这些弱学习...
深入探究可解释的人工智能
反事实解释:这些方法探索假设情景,展示改变特定特征将如何影响预测。这有助于用户了解模型对不同输入的敏感度。可视化:可视化数据和模型行为可以非常有效地传达信息,尤其是对于非技术受众而言。交互式图表、决策树和注意力图都属于这一类。没有一种单一的技术能够满足所有可解释性需求。通常,会使用多种方法组合来全面...
Nature:真正的超级Nature出现!时隔多年的逆袭之路!
实操内容1.决策树的实现和应用2.随机森林的实现和应用3.朴素贝叶斯的实现和应用4.支持向量机的实现和应用项目实操1.使用实验数据训练机器学习模型预测金属有机框架材料中的气体吸附2.通过机器学习方法筛选新型四元半导体化合物这两个实操项目同时穿插讲解如下内容A1模型性能的评估方法A1.1交叉验证:评估...
科学家探究可解释AI中基于梯度的解释方法,提出用于解决AI可信问题...
可解释AI主要分为事前解释和事后解释。前者旨在设计自解释模型,帮助用户直接理解模型的预测逻辑。其中,常见的自解释模型包括线性模型、决策树和决策规则。后者针对黑盒模型,从全局或局部角度说明它如何运作或输出特定预测结果。全局解释倾向于理解模型的整体预测逻辑,局部解释注重对某个输入样本预测结果进行归因。实...
决策树与随机森林算法:可视化的决策过程
决策树的可解释性非常高,可以很容易的解释清楚其计算逻辑,所以适合各种需要强解释性的应用场景,比如咨询、金融等领域。金融领域:决策树可以用于信用评分、风险评估、欺诈检测等金融领域的问题。医疗诊断:决策树可以用于医疗诊断,如疾病诊断、药物选择等。市场营销:决策树可以用于市场营销中的用户分类、客户细分等问题。
使用LIME解释各种机器学习模型代码示例
拟合一个更简单的,可解释的模型(例如,线性回归或决策树)对受干扰的样本及其预测(www.e993.com)2024年10月6日。解释更简单的模型,为原始实例提供解释。在不同模型中使用LIME在开始使用LIME之前,需要安装它。可以使用pip安装LIME:pipinstalllime1、分类模型要将LIME与分类模型一起使用,需要创建一个解释器对象,然后为特定实例生成解释。下...
周翔:司法人工智能对裁判说理的辅助价值和实现路径 | 法学杂志...
最优的解释为全局解释,即提供训练数据所得模型的公式(如线性回归/对数回归等算法)或可视化的流程图(如决策树算法);次优的解释是个案解释,即将个案信息输入模型后映射得到的针对特定个案的解释。一种算法模型能够用全局解释技术的,一般能够获得个案解释(主要是一些简单的机器学习算法),反之则不然(以当下流行的深度学习...
Transformer要变Kansformer?用了几十年的MLP迎来挑战者KAN
尽管KAN数学解释能力不错,但实际上它们只是样条和MLP的组合,利用了二者的优点,避免了缺点的出现。样条在低维函数上准确度高,易于局部调整,并且能够在不同分辨率之间切换。然而,由于样条无法利用组合结构,因此它们存在严重COD问题。另一方面,MLP由于其特征学习能力,较少受到COD的影响,但在低维空间中却不如...
新药研发(六)| 先导化合物下篇:药物设计之苗头化合物的改造
构建决策树:这需要对化合物的结构和活性进行深入理解,并根据已有的构效关系确定决策树的分支和节点。合成少量化合物:这些化合物应该能够覆盖决策树中的关键节点和分支,以便进行后续的活性测试。活性测试:记录合成的化合物的生物活性数据,这些数据将用于验证决策树的有效性和准确性。
深度解读:OpenAI o1技术原理分析及产业影响
(4)23年底关于Q*的理解:解释微调、思维树、过程监督去年下半年的时候,微软发布了Orca系列模型。Orca模型采用了高质量合成数据进行训练,取得了不错的效果。值得注意的是,在训练Orca模型时,微软采用了ExplanationTuning的方法,本质上是用包含推理过程的数据集对模型进行训练。