用live与breakDown包解释模型预测
机器学习
2019-03-26 v2 机器学习
应用统计
摘要
复杂模型常用于预测建模。本文我们介绍可用于解释复杂黑盒模型预测并将这些预测的部分归因到输入特征的R包。我们引入两种用于此类归因的新方法及相应包,即live与breakDown。我们还将它们的结果与现有最先进方案的实现进行比较,即实现Locally Interpretable Model-agnostic Explanations的lime与实现Shapley值的ShapleyR。
引用
@article{arxiv.1804.01955,
title = {Explanations of model predictions with live and breakDown packages},
author = {Mateusz Staniak and Przemyslaw Biecek},
journal= {arXiv preprint arXiv:1804.01955},
year = {2019}
}