Изучение идей PyMC с помощью SHAP Framework на примере увлекательной игрушки Разрыв между байесовскими моделями и объяснимостью Значения SHAP (Shapley Additive exPlanations) — это основанный на теории игр метод, используемый для повышения прозрачности и интерпретируемости моделей машинного обучения. Однако этот метод, наряду с другими структурами объяснимости машинного обучения, редко применялся к байесовским моделям, которые обеспечивают апостериорное распределение, отражающее..

Пошаговая разработка моделей PyMC PyMC — мощный инструмент для байесовской аналитики. Следуя приведенным здесь примерам, вы получите хорошее представление о том, как начать работу. Прогнозирование MBTI знаменитостей на основе их любимых книг Здесь мы будем использовать MBTI, чтобы предсказывать личности разных знаменитостей на основе их предложений по книгам. Начните обучение сетевому анализу с этих видео Прежде чем приступить непосредственно к обучению сетевому..