2020年9月30日
机器学习可解释性系列 - 是什么&为什么&怎么做
摘要： 机器学习可解释性分析 可解释性通常是指使用人类可以理解的方式，基于当前的业务，针对模型的结果进行总结分析； 一般来说，计算机通常无法解释它自身的预测结果，此时就需要一定的人工参与来完成可解释性工作； 目录： 是什么：什么叫可解释性； 为什么：为什么要对模型结果进行解释； 怎么做：如何有效的进行可解释 阅读全文
posted @ 2020-09-30 15:43 HoLoong 阅读(2268) 评论(1) 推荐(0) 编辑