В моем предыдущем блоге я упомянул следующие элементарные методы понимания предсказаний модели. Важность функции с использованием индекса Джини Важность функции с использованием важности перестановки Графики частичной зависимости Я хотел бы начать со следующего вопроса: «Можем ли мы доверять предсказаниям модели только потому, что производительность модели убедительно высока на тестовых данных?» Многие люди могут ответить на этот вопрос как ' Да » . Но это не всегда так...

Структура машинного обучения, помогающая расшифровывать правила, по которым факторы транскрипции связываются со своими целевыми сайтами Опубликовал An Zheng от имени Gymrek Lab Этот пост в блоге представляет нашу статью Глубокие нейронные сети определяют особенности контекста последовательности, предсказывающие связывание фактора транскрипции , опубликованную в Nature Machine Intelligence [ 1 ]. Вот бесплатная копия только для чтения этой статьи [ 2 ]. Часть этой..

Какие функции важны и почему Эта статья является продолжением моей серии статей об интерпретируемости моделей и объяснимом искусственном интеллекте. Если вы этого не сделали, я настоятельно рекомендую вам ознакомиться с первой статьей этой серии - Введение в интерпретацию модели машинного обучения », в которой рассматриваются основы интерпретируемости модели, начиная с того, что такое интерпретируемость модели, почему она нам нужна. основные различия интерпретации модели. В этой..

Модели случайных лесов очень надежны и будут работать с большинством наборов данных. Этот пост помогает интерпретировать его вывод, что поможет нам улучшить производительность модели. Прежде чем вдаваться в подробности, если вам интересно, вы можете ознакомиться с постом, который я написал, объясняя работу случайных лесов здесь . Для целей этого поста я буду использовать набор данных Синяя книга для бульдозера . Цель здесь состоит в том, чтобы предсказать цену продажи конкретной..