李宏毅 机器学习模型的可解释性 explainable ML

【李宏毅机器学习2021】机器学习模型的可解释性 (Explainable ML)_哔哩哔哩_bilibili

李宏毅 机器学习模型的可解释性 explainable ML_第1张图片 

我们因为神经网络不可解释而不用他吗?

不,我们可以用强大的模型,并且尝试去解释他

那么比linear model更强大的可解释性的decision tree可以吗?

李宏毅 机器学习模型的可解释性 explainable ML_第2张图片

但其实decision tree也有的时候效果不好,且当decision tree太多的时候,我们也无法知道到底为什么要选择这个

李宏毅 机器学习模型的可解释性 explainable ML_第3张图片 

 可解释性机器学习模型的目标

打印机心理学实验

人多出一个理由的时候,接受度就会更高,人就是需要一个理由,即使这个理由是把需求重复一遍

李宏毅 机器学习模型的可解释性 explainable ML_第4张图片

 李宏毅 机器学习模型的可解释性 explainable ML_第5张图片

 

你可能感兴趣的:(科研讲座公开课笔记,机器学习,人工智能)