A Novac egy scrabble szó?

A novac egy elfogadható szótári szó az olyan játékokhoz , mint a scrabble, szavak barátokkal, keresztrejtvény stb.

Hogyan történik a Shap kiszámítása?

Az ötlet az, hogy: az 1-jellemzős modellekhez való összes marginális hozzájárulás súlyának összege egyenlő legyen a 2-jellemzős modellekhez és így tovább végzett összes marginális hozzájárulás súlyának összegével... Más szóval ugyanazon a „sorban” lévő összes súly összegének meg kell egyeznie bármely másik „sorban” lévő összes súly összegével.

Mi a Shap érték?

A SHAP-értékek értelmezik egy adott jellemző értékének hatását ahhoz az előrejelzéshez képest, amelyet akkor tennénk, ha az adott elem valamilyen alapértéket venne fel . Egy példa hasznos, és folytatjuk a foci/futball példát a permutáció fontosságáról és a részleges függőségről szóló leckékből.

Hogyan olvasod a Shap értékét?

Mit jelent a negatív SHAP érték?

Ebben az esetben azt láthatjuk, hogy az RM 7 (x tengely) alatti értékeknél az SHAP értékek (y tengely) gyakorlatilag mindig negatívak, ami azt jelenti , hogy ennek a tulajdonságnak az alacsonyabb értékei lefelé tolják az előrejelzési értéket . Továbbá, ha az RM értéke 6, akkor a SHAP értéke -2,5 és 0 között lehet, a RAD értékétől függően.

Mi az a Shap és a lime?

A SHAP és a LIME egyaránt népszerű Python - könyvtárak a modellmagyarázhatóság érdekében . A SHAP (SHapley Additive ExPlanation) a Shapley-értékek ötletét használja ki a modell jellemzőinek befolyásának pontozására. ... Egyszerűen fogalmazva, a LIME gyors, míg a Shapley-értékek kiszámítása sok időt vesz igénybe.

Mik azok a Shap telkek?

A SHAP úgy építi fel a modellmagyarázatokat, hogy minden előrejelzésre és jellemzőre ugyanazt a kérdést teszi fel: „Hogyan változik az i előrejelzés, ha a j jellemzőt eltávolítják a modellből? ” A válaszokat az úgynevezett SHAP értékek jelentik. Számszerűsítik egy jellemző előrejelzésre gyakorolt ​​hatásának nagyságát és irányát (pozitív vagy negatív) .

A Shap modell agnosztikus?

A LIME és a SHAP két népszerű modell- agnosztikus , lokális magyarázati megközelítés, amely bármely adott feketedoboz-osztályozó magyarázatára szolgál. ... Pontosabban, a LIME és a SHAP becsült jellemző-hozzárendelések az egyes példányokon, amelyek rögzítik az egyes jellemzők hozzájárulását a fekete doboz előrejelzéséhez.

Hozzáadhat Shap értékeket?

1 Válasz. Lundbergtől, a csomag szerzőjétől: "A rövid válasz igen , összeadhatja a SHAP értékeket az oszlopok között, hogy felmérje a szolgáltatások egész csoportjának fontosságát (csak ügyeljen arra, hogy ne az abszolút értéket vegye fel, mint ahogyan az átlépéskor sorok a globális jellemzők fontosságára vonatkozóan).

Mi az a CatBoost modell?

A CatBoost egy nemrégiben nyílt forráskódú gépi tanulási algoritmus a Yandextől. ... Korszerű eredményeket hoz anélkül, hogy kiterjedt adatképzésre lenne szükség, amelyet általában más gépi tanulási módszerek igényelnek, és. Hatékony, azonnali támogatást nyújt a leíróbb adatformátumokhoz, amelyek számos üzleti problémát kísérnek.

Hogyan működik a tree Shap?

A Tree SHAP egy olyan algoritmus, amely pontos SHAP értékeket számít ki döntési fák alapú modellekhez . A SHAP (SHapley Additive exPlanation) egy játékelméleti megközelítés bármely gépi tanulási modell kimenetének magyarázatára.

Mi a Shap funkció jelentősége?

A SHAP funkció fontossága a permutációs jellemző fontosságának alternatívája. Nagy különbség van a két fontossági mérőszám között: A permutációs jellemző fontossága a modell teljesítményének csökkenésén alapul. A SHAP a jellemzők hozzárendeléseinek nagyságán alapul .

Mi az a Shap elemzés?

A SHAP az SHapley Additive ExPlanations rövidítése . A formás értékeket a kooperatív játékelmélet fogalmainak és a helyi magyarázatok beépítésével kapjuk meg. ... Az egyes jellemzők esetében a SHAP-érték magyarázatot ad az átlagos modell-előrejelzés és a példány tényleges előrejelzése közötti különbség magyarázatára.

Mit jelent a modell agnosztikus?

A modell-agnosztikus módszerek olyan módszerek, amelyeket bármilyen gépi tanulási modellhez használhat , a támogató vektorgépektől a neurális hálózatokig. Ebben a cikkben a hangsúly a modell-agnosztikus módszereken lesz.

Mi az a DeepLIFT?

Itt bemutatjuk a DeepLIFT-et (Deep Learning Important FeaTures), egy módszert egy neurális hálózat kimeneti előrejelzésének egy adott bemeneten történő lebontására a hálózatban lévő összes neuron hozzájárulásának a bemenet minden jellemzőjéhez való visszaterjesztésével.

Mi az a Shap modell?

A SHAP (SHapley Additive ExPlanations) egy játékelméleti megközelítés bármely gépi tanulási modell kimenetének magyarázatára . Összeköti az optimális kreditelosztást a helyi magyarázatokkal, a játékelmélet klasszikus Shapley-értékei és a hozzájuk kapcsolódó kiterjesztések segítségével (a részletekért és az idézetekért lásd a papírokat).

Shap lassú?

A SHAP értékek kiszámítása lassú lehet . Ez itt nem probléma, mert ez az adatkészlet kicsi. De óvatosnak kell lennie, amikor ezeket futtatja, hogy ésszerű méretű adatkészletekkel ábrázoljon. Kivétel az xgboost modell használata, amelyre a SHAP rendelkezik néhány optimalizálással, és amely így sokkal gyorsabb.

Mi a Shap a gépi tanulásban?

A SHAP (SHapley Additive ExPlanations) egy játékelméleti megközelítés bármely gépi tanulási modell kimenetének magyarázatára . Összeköti az optimális kreditelosztást a helyi magyarázatokkal, a játékelmélet klasszikus Shapley-értékei és a hozzájuk kapcsolódó kiterjesztések segítségével (a részletekért és az idézetekért lásd a papírokat).

A Shap nyílt forráskódú?

Egy nyílt forráskódú könyvtár , a SHAP véget vet a gépi tanulási modell megbízhatóságával kapcsolatos kérdésnek.