可解释性是指一个人能够持续预测模型结果的程度。机器学习模型的可解释性越高,人们就越容易理解为什么做出某些决定或预测。

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【导读】可解释性是当下机器学习研究特点之一。最近,来自复旦大学的研究生朱明超,将业界《Interpretable Machine Learning》(可解释机器学习)翻译成了中文。

可解释机器学习:打开黑盒之谜(238页书籍下载)

这本书最初是由德国慕尼黑大学博士Christoph Molnar耗时两年完成的,长达250页,是仅有的一本系统介绍可解释性机器学习的书籍。

这本书最初是由Christoph Molnar耗时两年完成的《Interpretable Machine Learning》,长达250页,在公开至今该书得到密切关注,这是在可解释性领域可以找到的仅有的一本书。

这本书由复旦大学朱明超完成它的翻译和校正工作,目前已经开源放到GitHub网页上,《可解释的机器学习》。作者Christoph Molnar 在其后也发到了推特上。

“可解释”是这本书的核心论题。作者Molnar认为,可解释性在机器学习甚至日常生活中都是相当重要的一个问题。建议机器学习从业者、数据科学家、统计学家和任何对使机器学习模型可解释的人阅读本书。

Molnar表示,虽然数据集与黑盒机器学习解决了很多问题,但这不是最好的使用姿势,现在模型本身代替了数据成为了信息的来源,但可解释性可以提取模型捕捉到的额外信息。当我们的日常生活中全都是机器和算法时,也需要可解释性来增加社会的接受度。毕竟要是连科学家都研究不透“黑盒”,怎样让普通人完全信任模型做出的决策呢?

这本书的重点是机器学习的可解释性。你将学习简单的、可解释的模型,如线性回归、决策树和决策规则等。后面几章重点介绍了解释黑盒模型的模型无关的一般方法,如特征重要性和累积局部效应,以及用 Shapley 值和 LIME 解释单个实例预测。

对各种解释方法进行了深入的解释和批判性的讨论。它们是如何工作的?优点和缺点是什么?如何解释它们的输出?本书将使你能够选择并正确应用最适合你的机器学习项目的解释方法。你阅读本书后,内化知识还使你能够更好地理解和评估arxiv.org上发表的有关可解释性的新论文。

这本书中用许多平实的语言,结合各类现实生活中的例子介绍了相关的概念,还配了参考链接可以进一步学习了解。

《可解释的机器学习》该书总共包含 7 章内容。章节目录如下:

  • 第一章:前言
  • 第二章:可解释性
  • 第三章:数据集
  • 第四章:可解释的模型
  • 第五章:模型无关方法
  • 第六章:基于样本的解释
  • 第七章:水晶球

传送门 GitHub:https://github.com/MingchaoZhu/InterpretableMLBook

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