可解釋性機器學習python

A. 為什麼機器學習的框架都偏向於python

機器學習框架都偏向於python這個說法不太准確，JAVA也有很成熟的機器學習框架。之所以python應用很廣，是因為python這么語言的特性決定的。python是解釋性動態語言，python解釋器的交互性比較好，語法簡潔明了，所以對於數據分析來說，執行一條，就能或者執行結果，確實很方便。

B. python的機器學習是什麼

可以算很有關系，因為現在大眾說的人工智慧 指的是自動化， 在計算機領域 機器學習就是通過數據來學模型，自動做預測的
機器學習是數據分析更上一層樓的任務， 如果你能學號數據分析，那應該也能學得來機器學習
Python有很完善的機器學習工具包 就叫sklearn

C. 學：如何用Python實現7種機器學習演算法（附

1.
線性回歸演算法 在線性回歸中,我們想要建立一個模型,來擬合一個因變數 y 與一個或多個獨立自變數(預測變數) x 之間的關系。 是一個目標變數,它是一個標量 線性回歸模型可以理解為一個非常簡單的神經網路:...
2.
Logistic 回歸演算法 在Logistic 回歸中,我們試圖對給定輸入特徵的線性組合進行建模,來得到其二元變數的輸出結果。例如,我們可以嘗試使用競選候選人花費的金錢和時間信息來預測選舉的結果(勝或負)

D. 下一篇：如何入門python與機器學習

鏈接:

提取碼:uymm

Python 是一種面向對象的解釋型語言，面向對象是其非常重要的特性。《Python 3面向對象編程》通過Python 的數據結構、語法、設計模式，從簡單到復雜，從初級到高級，一步步通過例子來展示了Python 中面向對象的概念和原則。

E. 如何使用python進行機器學習

用Python來編寫機器學習，因為Python下有很多機器學習的庫。
numpy，scipy,matplotlib,scikit-learn，分別是科學計算包，科學工具集，畫圖工具包,機器學習工具集。
numpy :科學運算，主要是矩陣的運算。提供數組。
scipy：主要是一些科學工具集，信號處理工具集 數值計算。
scikit-learn：大量機器學習演算法。
matplotlib：畫圖工具
Ubuntu 下的安裝
sudo apt-get install python-numpy

sudo apt-get install python-scipy

sudo apt-get install python-matplotlib

sudo apt-get install python-sklearn

window 安裝直接到網站下載exe文件，直接安裝即可。

F. 為什麼使用Python來實現機器學習代碼

numpy是科學計算用的。主要是那個array，比較節約內存，而且矩陣運算方便。成為python科學計算的利器。matplotlib是用於可視化的。只先學會XY的散點圖，再加一個柱狀圖就可以了。其它的都可以暫時不學。幾句話就成了。不用找本書。找個例子代碼看完就會了。這兩個只是計算用的。與機器學習有點兒關聯。但還不是機器學習。 機器學習演算法你可以使用R project，那個函數庫更多些。 你要肯下功夫啃代碼，最慢1小時就能掌握 numpy和matplotlib。如果你覺著難，總是想繞圈圈，想容易些，就很難弄會它。也許幾天才會。

G. python學習機器學習需要哪些功底，零基礎可以嗎

零基礎一樣學的，畢竟腳本語言，不要用C語言的思想來學，雖然有些語法是借鑒過來的。

學習python可以從幾個方面入手：
1學習基本的語法，包括數據結構（數組，字典等）。了解數據類型，以及他的類型轉換。
2學會流程式控制制---選擇，循環。
3函數，模塊，熟練使用常用的內建函數。
4class類
5多線程
前四個都熟練了，那麼你已經掌握了python的基礎應用了，第五個也會了，你就可以開始利用它做一些項目了。

H. 如何利用python語言實現機器學習演算法

基於以下三個原因，我們選擇Python作為實現機器學習演算法的編程語言：(一) Python的語法清晰；(二) 易於操作純文本文件；(三) 使用廣泛，存在大量的開發文檔。 可執行偽代碼 Python具有清晰的語法結構，大家也把它稱作可執行偽代碼（executable pseudo-code）。默認安裝的Python開發環境已經附帶了很多高級數據類型，如列表、元組、字典、集合、隊列等，無需進一步編程就可以使用這些數據類型的操作。使用這些數據類型使得實現抽象的數學概念非常簡單。此外，讀者還可以使用自己熟悉的編程風格，如面向對象編程、面向過程編程、或者函數式編程。不熟悉Python的讀者可以參閱附錄A，該附錄詳細介紹了Python語言、Python使用的數據類型以及安裝指南。 Python語言處理和操作文本文件非常簡單，非常易於處理非數值型數據。Python語言提供了豐富的正則表達式函數以及很多訪問Web頁面的函數庫，使得從HTML中提取數據變得非常簡單直觀。 Python比較流行 Python語言使用廣泛，代碼範例也很多，便於讀者快速學習和掌握。此外，在開發實際應用程序時，也可以利用豐富的模塊庫縮短開發周期。 在科學和金融領域，Python語言得到了廣泛應用。SciPy和NumPy等許多科學函數庫都實現了向量和矩陣操作，這些函數庫增加了代碼的可讀性，學過線性代數的人都可以看懂代碼的實際功能。另外，科學函數庫SciPy和NumPy使用底層語言（C和Fortran）編寫，提高了相關應用程序的計算性能。本書將大量使用Python的NumPy。 Python的科學工具可以與繪圖工具Matplotlib協同工作。Matplotlib可以繪制二D、三D圖形，也可以處理科學研究中經常使用到的圖形，所以本書也將大量使用Matplotlib。 Python開發環境還提供了互動式shell環境，允許用戶開發程序時查看和檢測程序內容。 Python開發環境將來還會集成Pylab模塊，它將NumPy、SciPy和Matplotlib合並為一個開發環境。在本書寫作時，Pylab還沒有並入Python環境，但是不遠的將來我們肯定可以在Python開發環境找到它。 Python語言的特色 諸如MATLAB和Mathematica等高級程序語言也允許用戶執行矩陣操作，MATLAB甚至還有許多內嵌的特徵可以輕松地構造機器學習應用，而且MATLAB的運算速度也很快。然而MATLAB的不足之處是軟體費用太高，單個軟體授權就要花費數千美元。雖然也有適合MATLAB的第三方插件，但是沒有一個有影響力的大型開源項目。 Java和C等強類型程序設計語言也有矩陣數學庫，然而對於這些程序設計語言來說，最大的問題是即使完成簡單的操作也要編寫大量的代碼。程序員首先需要定義變數的類型，對於Java來說，每次封裝屬性時還需要實現getter和setter方法。另外還要記著實現子類，即使並不想使用子類，也必須實現子類方法。為了完成一個簡單的工作，我們必須花費大量時間編寫了很多無用冗長的代碼。Python語言則與Java和C完全不同，它清晰簡練，而且易於理解，即使不是編程人員也能夠理解程序的含義，而Java和C對於非編程人員則像天書一樣難於理解。 所有人在小學二年級已經學會了寫作，然而大多數人必須從事其他更重要的工作。 ——鮑比·奈特 也許某一天，我們可以在這句話中將「寫作」替代為「編寫代碼」，雖然有些人對於編寫代碼很感興趣，但是對於大多數人來說，編程僅是完成其他任務的工具而已。Python語言是高級編程語言，我們可以花費更多的時間處理數據的內在含義，而無須花費太多精力解決計算機如何得到數據結果。Python語言使得我們很容易表達自己的目的。 Python語言的缺點 Python語言唯一的不足是性能問題。Python程序運行的效率不如Java或者C代碼高，但是我們可以使用Python調用C編譯的代碼。這樣，我們就可以同時利用C和Python的優點，逐步地開發機器學習應用程序。我們可以首先使用Python編寫實驗程序，如果進一步想要在產品中實現機器學習，轉換成C代碼也不困難。如果程序是按照模塊化原則組織的，我們可以先構造可運行的Python程序，然後再逐步使用C代碼替換核心代碼以改進程序的性能。C++ Boost庫就適合完成這個任務，其他類似於Cython和PyPy的工具也可以編寫強類型的Python代碼，改進一般Python程序的性能。 如果程序的演算法或者思想有缺陷，則無論程序的性能如何，都無法得到正確的結果。如果解決問題的思想存在問題，那麼單純通過提高程序的運行效率，擴展用戶規模都無法解決這個核心問題。從這個角度來看，Python快速實現系統的優勢就更加明顯了，我們可以快速地檢驗演算法或者思想是否正確，如果需要，再進一步優化代碼

I. 為什麼Python適用於機器學習 有什麼獨特優勢

從以下3個方面來說明這個問題：

首先，Python讓編程更簡單。

Python在設計上堅持了清晰劃一的風格，這使得Python成為一門易讀、易維護，並且被大量用戶所歡迎的、用途廣泛的語言。機器學習應用程序呈現復雜、多階段的工作流程，而Python的語言設計在機器學習中很有幫助的另外一個關鍵因素是，它提供了高層的、基於對象的任務抽象。

其次，Python提供了機器學習的代碼庫。

Python提供大量機器學習的代碼庫和框架，在數學運算方面有NumPy、SciPy，在可視化方面有MatplotLib、SeaBorn，結構化數據操作可以通過Pandas，針對各種垂直領域比如圖像、語音、文本在預處理階段都有成熟的庫可以調用。Python的代碼庫生態系統可以讓你在工作空間內，簡單地的通過一行命令安裝很多的這些框架，而這是許多機器學習框架所必須的。

3、Python功能強大。

Python在機器學習領域大放異彩的不僅是某個功能，而是Python整個語言包：它是一種易學易用的語言，它的生態系統擁有的第三方代碼庫可以涵蓋廣泛的機器學慣用例和性能，可以幫助你很好地完成手頭的工作。

J. 機器學習模型可解釋的重要及必要性

機器學習模型可解釋的重要及必要性
不管你是管理自己的資金還是客戶資金，只要你在做資產管理，每一步的投資決策都意義重大，做技術分析或基本面分析的朋友很清楚地知道每一個決策的細節，但是通過機器學習、深度學習建模的朋友可能就會很苦惱，因為直接產出決策信號的模型可能是個黑盒子，很難明白為什麼模型會產出某一個信號，甚至很多保守的私募基金把模型的可解釋性放入了事前風控。其實，模型的可解釋性是很容易做到的，難點在於研究員是否對模型有深入的思考和理解。
介紹
機器學習領域在過去十年中發生了顯著的變化。從一個純粹的學術和研究領域方向開始，我們已經看到了機器學習在各個領域都有著廣泛的應用，如零售，技術，醫療保健，科學等等。在21世紀，數據科學和機器學習的重要目標已經轉變為解決現實問題，自動完成復雜任務，讓我們的生活變得更加輕松，而不僅僅是在實驗室做實驗發表論文。機器學習，統計學或深度學習模型工具已基本成型。像Capsule Networks這樣的新模型在不斷地被提出，但這些新模型被工業採用卻需要幾年時間。因此，在工業界中，數據科學或機器學習的主要焦點更多在於應用，而不是理論。這些模型可以在正確數據上有效應用來解決現實問題是至關重要的。
機器學習模型本質上就是一種演算法，該演算法試圖從數據中學習潛在模式和關系，而不是通過代碼構建一成不變的規則。所以，解釋一個模型是如何在商業中起作用總會遇到一系列挑戰。在某些領域，特別是在金融領域，比如保險、銀行等，數據科學家們通常最終不得不使用更傳統更簡單的機器學習模型（線性模型或決策樹）。原因是模型的可解釋性對於企業解釋模型的每一個決策至關重要。然而，這常常導致在性能上有所犧牲。復雜模型像如集成學習和神經網路通常表現出更好更精準的性能(因為真實的關系在本質上很少可以通過線性劃分的)，然而，我們最終無法對模型決策做出合適的解釋。為了解決和探討這些差距，本文中，我會重點解釋模型可解釋性的重要及必要性。
動機
作為一名在企業工作的數據科學家並時常指導他人，我發現數據科學仍然常常被視為一個黑盒，它能用「魔法」或「煉金術」提供人們想要的東西。然而，嚴酷的現實是，如果不對模型進行合理足夠的解釋，現實世界的項目很少成功。如今，數據科學家通過構建模型並為業務提供解決方案。企業可能不知道模型實現的復雜細節，卻要依靠這些模型做出決策，他們確實有權提出這樣的問題：「我怎樣才能相信你的模型？」或「你的模型是如何決策的」？」回答這些問題是數據科學實踐者和研究人員數年來一直在嘗試的事情。
數據科學家知道，模型解釋性與模型性能之前有一個權衡。在這里，模型性能不是運行時間或執行性能，而是模型在做出預測時的准確度。有幾種模型（包括簡單的線性模型甚至基於樹的模型），他們的預測的原理很好直觀理解，但是需要犧牲模型性能，因為它們的產生的結果偏差或者方差很高（欠擬合：線性模型），或者容易過擬合（基於樹的模型）。更復雜的模型，如集成模型和近期快速發展的深度學習通常會產生更好的預測性能，但被視為黑盒模型，因為要解釋這些模型是如何真正做出決策是一件非常困難的事情。

雖然有些人說，知道模型性能好就行了，為什麼還要知道它背後的原理呢？ 然而，作為人類，大多數決策基於邏輯和推理。 因此，人工智慧（AI）作出決策的模式無疑會受到懷疑。 在很多現實情況下，有偏差的模型可能會產生真正的負面影響。 這包括預測潛在的犯罪、司法量刑、信用評分、欺詐發現、健康評估、貸款借款、自動駕駛等，其中模型的理解和解釋是最重要的。 數據科學家、作家Cathy O』 Neil在她的著名著作《Weapons of Math Destruction》中也強調了這一點。
著名學者和作家凱特克勞福德在NIPS 2017主題演講《The Trouble with Bias》中談到了偏差在機器學習中的影響以及它對社會的影響。
有興趣的讀者也可以看看她在紐約時報的著名文章《 Artificial Intelligence』s White Guy Problem》，向我們展示了機器學習應用的案例，包括圖像分類、犯罪風險預測、交付服務可用性等等，這些應用對黑人極不親善。 如果我們想利用機器學習來解決這些問題，所有這些真實世界的場景都在告訴我們模型解釋是多麼的重要。
在過去的一年裡，我在解決行業問題的同時也看到了對模型解釋的需求，同時我也在寫我的新書《Practical Machine Learning with Python2》。在這段時間里，我有機會與DataScience.com的優秀員工進行互動，他們非常清楚在機器學習模型中人類可解釋性的必要性和重要性。他們也一直在積極研究解決方案，並開發了流行的python框架Skater。後續我們將深入研究Skater，並在本系列文章中做一些實際的模型解釋。
理解模型解釋
機器學習（尤其是深度學習）僅在最近幾年才得到廣泛的行業採用。因此，模型解釋作為一個概念仍然主要是理論和主觀的。
任何機器學習模型都有一個響應函數，試圖映射和解釋自（輸入）變數和因（目標或響應）變數之間的關系和模式。
模型解釋試圖理解和解釋響應函數做出的這些決定。模型解釋的關鍵在於透明度以及人們理解模型決策的容易程度。模型解釋的三個最重要的方面解釋如下。
什麼主導了模型預測？我們應該找出特徵的相互作用，以了解在模型的決策策略中哪些特徵可能是重要的。這確保了模型的公平性。
為什麼模型做出某個特定決策？我們還應該能夠驗證為什麼某些關鍵特徵在預測期間推動某個模型所做出的某些決定。這確保了模型的可靠性。
我們如何相信模型預測？我們應該能夠評估和驗證任何數據點以及模型如何作出決策。對於模型按預期運行的直接利益相關者來說，這應該是可證明的，並且易於理解。這確保了模型的透明度。
可解釋性是指人（包括機器學習中的非專家）能夠理解模型在其決策過程中所做出的選擇（怎麼決策，為什麼決策和決策了什麼）。
在模型比較時，除了模型的性能，如果一個模型的決策比另一個模型的決策更容易被人類理解，則說該模型比另一個模型具有更好的可解釋性。
模型解釋的重要性
在解決機器學習問題時，數據科學家通常傾向於注意模型性能指標，如准確性、精確度和召回率等（毫無疑問，這很重要！）。但是，度量標准只能說明模型預測性決策的一部分內容。隨著時間的推移，由於環境中各種因素造成的模型概念漂移，性能可能會發生變化。因此，了解什麼促使模型作出某些決定是極為重要的。
我們中的一些人可能會認為模型已經工作得很好了，為什麼還要深入挖掘呢？一定要記住，當解決現實世界中的數據科學問題時，為了讓企業相信你的模型預測和決策，他們會不斷提問「我為什麼要信任你的模型？」，這非常合理。如果一個人患有癌症或糖尿病，如果一個人可能對社會構成風險，或者即使客戶流失，您是否會滿意於只是預測和做出決定（如何）的模型？也許另外一種會更好，如果我們可以更多地了解模型的決策過程（為什麼以及如何），我們可能更喜歡它。這為我們提供了更多的透明度，說明為什麼模型會做出某些決定，在某些情況下可能會出錯，並且隨著時間的推移它可以幫助我們在這些機器學習模型上建立一定的信任度。
這一部分關鍵的一點是，現在是時候停止將機器學習模型視為黑盒子，不僅嘗試和分析數據，而且還要分析模型如何做出決策。實際上，走向這條道路的一些關鍵步驟是由著名論文《Why Should I Trust You？》（解釋了任意分類器的預測）」開始的，由MT Ribeiro，S. Singh和C. Guestrin在SIGKDD 2016上介紹了LIME（Local Interpretable Model-Agnostic Explanations）（局部可解釋模型 - 不可知論解釋）的概念。
他們在論文中提到了一些值得記住的關鍵點。
然而，理解預測背後的原因在評估信任方面非常重要，如果計劃基於預測採取行動，或者選擇是否部署新模型，則對模型的信任是至關重要的。 無論人類是直接使用機器學習分類器作為工具還是在其他產品中部署模型，仍然存在一個至關重要的問題：如果用戶不信任模型或預測，他們將不會使用它。
這是我們在本文中多次討論的內容，也是決定數據科學項目在業界成功與否的關鍵因素之一。這就推動了模型解釋的必要性和重要性。
模型解釋方法的標准
對於模型解釋方法的分類有特定的標准。在Christoph Molnar的「Interpretable Machine Learning，Making Guide for Making Black Box Models Explainable」中提到了一個很好的指導標准：
內在或事後？內在解釋性是關於利用機器學習模型的，它本質上是解釋性的(像線性模型、參數模型或基於樹的模型)。事後解釋性意味著選擇和訓練一個黑盒模型（集成方法或神經網路）並在訓練後應用可解釋性方法（特徵重要性，部分依賴關系圖）。我們將在我們的系列文章中更多地關注事後模型可解釋的方法。
是針對某個模型的還是通用的？特定於模型的解釋工具對固有模型解釋方法非常具體，這些解釋方法完全取決於每個模型的能力和特徵。這可以是系數，p值，與回歸模型相關的AIC分數，決策樹的規則等等。通用的模型解釋方法還是依賴於事後對模型的分析，可用於任何機器學習模型。通常通過分析特徵輸入和輸出對來運行。根據定義，這些方法無法訪問任何模型內部，如權重，約束或假設。
本地還是全局？這種解釋的分類會談到解釋方法是解釋單個預測還是整個模型行為？或者如果范圍介於兩者之間？我們將盡快討論更多關於局部和全局的解釋。
這並不是對可解釋方法進行分類的一套完整的標准，因為這仍然是一個新興的領域，但這可以是一個很好的標准，可以在多種方法之間進行比較和對比。
模型解釋的范圍
我們如何界定解釋的范圍和界限？一些有用的方面可以是模型的透明度，公平性和可靠性。本地還是全局模型解釋是定義模型解釋范圍的明確方法。
全局解釋性
這就是要試圖理解「模型如何做出預測？」和「模型的子集如何影響模型決策？」。為了一次理解和解釋整個模型，我們需要全局解釋。全局可解釋性是指能夠基於完整數據集上的依賴（響應）變數和獨立（預測）特徵之間的條件相互作用來解釋和理解模型決策。試圖理解特徵的相互作用和重要性，往往是理解全局解釋的好的一步。當然，在嘗試分析交互時，在超過兩個或三個維度後對特徵進行可視化變得非常困難。因此，經常查看可能會影響全局知識模型預測的模塊化部分和特徵子集，對全局解釋是有所幫助的。完整的模型結構知識，假設和約束是全局解釋所必需的。
局部解釋性
這就是要了解「為什麼模型會為單個實例做出特定決策？」以及「為什麼模型會為一組實例做出特定決策？」。對於局部的可解釋性，我們不關心模型的內在結構或假設，我們把它當作一個黑箱子。為了理解單個數據點的預測決策，我們專門關注該數據點，並在該點附近的特徵空間中查看局部子區域，並嘗試根據此局部區域了解該點的模型決策。局部數據分布和特徵空間可能表現完全不同，並提供更准確的解釋而不是全局解釋。局部可解釋模型 - 不可知論解釋（LIME）框架是一種很好的方法，可用於模型不可知的局部解釋。我們可以結合使用全局解釋和局部解釋來解釋一組實例的模型決策。
模型透明度
這就是要了解「從演算法和特徵中創建模型的過程如何？」。我們知道，典型的機器學習模型都是關於利用一個演算法在數據特徵之上構建一個表示，將輸入映射到潛在的輸出(響應)。模型的透明性可以嘗試理解模型如何構建的更多技術細節，以及影響其決策的因素。這可以是神經網路的權值，CNN濾波器的權值，線性模型系數，節點和決策樹的分割。然而，由於企業對這些技術細節可能並不十分熟悉，試圖用不可知的局部和全局解釋方法來解釋模型決策有助於展示模型的透明度。
結論
模型可解釋是一個對現實世界機器學習項目非常重要的一件事情。讓我們試著去研究人類可解釋的機器學習，讓每個人都打開機器學習模型的黑箱，並幫助人們增加對模型決策的信任。
寫在最後：模型解釋性很重要，這能夠加深我們對模型的信心，尤其是在金融市場中，當模型持續回撤時，信心比黃金還重要。之前有一個私募團隊使用了StockRanker策略，但是遲遲不肯上實盤，後來在弄清楚模型的理論原理和每一步細節、處理流程後，終於有信心上實盤，實盤前期遇到回撤也能明白是正常情況，並非模型預測失效，扛住前期的回撤後策略凈值開始上升。因此，機器學習模型可解釋很重要，模型也是可以解釋的，只是需要研究員付出更多的心血