机器学习模型的可解释性

公司产品要求支持模型可解释性,因此对Dataiku和Rapidminer中提供的模型可视化功能进行了初步了解,记录在此。

树/森林模型的可解释性

树/森林模型可以用于分类和回归问题,且模型解释方式是一致的。

树模型

树形结构

  • Dataiku中的树模型:

机器学习模型的可解释性_第1张图片

  • Rapidminer中的树模型:

机器学习模型的可解释性_第2张图片

变量重要性

 

  • Dataiku中的变量重要性:

机器学习模型的可解释性_第3张图片

  • Rapidminer中的变量重要性:

         对树模型未提供变量重要性

规则

Rapidminer提供了对树模型的规则展示:

机器学习模型的可解释性_第4张图片

森林模型

  • dataiku中的森林模型

机器学习模型的可解释性_第5张图片

  • Rapidminer中的森林模型

机器学习模型的可解释性_第6张图片

 

回归模型的可解释性

逻辑回归---系数可视化

dataiku中的系数可视化

机器学习模型的可解释性_第7张图片

Rapidminer中的系数可视化

机器学习模型的可解释性_第8张图片

 

SVM

  • dataiku中不支持svm的可视化
  • rapidminer中svm的可视化

机器学习模型的可解释性_第9张图片

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