可解释性机器学习python

A. 为什么机器学习的框架都偏向于python

机器学习框架都偏向于python这个说法不太准确，JAVA也有很成熟的机器学习框架。之所以python应用很广，是因为python这么语言的特性决定的。python是解释性动态语言，python解释器的交互性比较好，语法简洁明了，所以对于数据分析来说，执行一条，就能或者执行结果，确实很方便。

B. python的机器学习是什么

可以算很有关系，因为现在大众说的人工智能 指的是自动化， 在计算机领域 机器学习就是通过数据来学模型，自动做预测的
机器学习是数据分析更上一层楼的任务， 如果你能学号数据分析，那应该也能学得来机器学习
Python有很完善的机器学习工具包 就叫sklearn

C. 学：如何用Python实现7种机器学习算法（附

1.
线性回归算法 在线性回归中,我们想要建立一个模型,来拟合一个因变量 y 与一个或多个独立自变量(预测变量) x 之间的关系。 是一个目标变量,它是一个标量 线性回归模型可以理解为一个非常简单的神经网络:...
2.
Logistic 回归算法 在Logistic 回归中,我们试图对给定输入特征的线性组合进行建模,来得到其二元变量的输出结果。例如,我们可以尝试使用竞选候选人花费的金钱和时间信息来预测选举的结果(胜或负)

D. 下一篇：如何入门python与机器学习

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Python 是一种面向对象的解释型语言，面向对象是其非常重要的特性。《Python 3面向对象编程》通过Python 的数据结构、语法、设计模式，从简单到复杂，从初级到高级，一步步通过例子来展示了Python 中面向对象的概念和原则。

E. 如何使用python进行机器学习

用Python来编写机器学习，因为Python下有很多机器学习的库。
numpy，scipy,matplotlib,scikit-learn，分别是科学计算包，科学工具集，画图工具包,机器学习工具集。
numpy :科学运算，主要是矩阵的运算。提供数组。
scipy：主要是一些科学工具集，信号处理工具集 数值计算。
scikit-learn：大量机器学习算法。
matplotlib：画图工具
Ubuntu 下的安装
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 安装直接到网站下载exe文件，直接安装即可。

F. 为什么使用Python来实现机器学习代码

numpy是科学计算用的。主要是那个array，比较节约内存，而且矩阵运算方便。成为python科学计算的利器。matplotlib是用于可视化的。只先学会XY的散点图，再加一个柱状图就可以了。其它的都可以暂时不学。几句话就成了。不用找本书。找个例子代码看完就会了。这两个只是计算用的。与机器学习有点儿关联。但还不是机器学习。 机器学习算法你可以使用R project，那个函数库更多些。 你要肯下功夫啃代码，最慢1小时就能掌握 numpy和matplotlib。如果你觉着难，总是想绕圈圈，想容易些，就很难弄会它。也许几天才会。

G. python学习机器学习需要哪些功底，零基础可以吗

零基础一样学的，毕竟脚本语言，不要用C语言的思想来学，虽然有些语法是借鉴过来的。

学习python可以从几个方面入手：
1学习基本的语法，包括数据结构（数组，字典等）。了解数据类型，以及他的类型转换。
2学会流程控制---选择，循环。
3函数，模块，熟练使用常用的内建函数。
4class类
5多线程
前四个都熟练了，那么你已经掌握了python的基础应用了，第五个也会了，你就可以开始利用它做一些项目了。

H. 如何利用python语言实现机器学习算法

基于以下三个原因，我们选择Python作为实现机器学习算法的编程语言：(一) Python的语法清晰；(二) 易于操作纯文本文件；(三) 使用广泛，存在大量的开发文档。 可执行伪代码 Python具有清晰的语法结构，大家也把它称作可执行伪代码（executable pseudo-code）。默认安装的Python开发环境已经附带了很多高级数据类型，如列表、元组、字典、集合、队列等，无需进一步编程就可以使用这些数据类型的操作。使用这些数据类型使得实现抽象的数学概念非常简单。此外，读者还可以使用自己熟悉的编程风格，如面向对象编程、面向过程编程、或者函数式编程。不熟悉Python的读者可以参阅附录A，该附录详细介绍了Python语言、Python使用的数据类型以及安装指南。 Python语言处理和操作文本文件非常简单，非常易于处理非数值型数据。Python语言提供了丰富的正则表达式函数以及很多访问Web页面的函数库，使得从HTML中提取数据变得非常简单直观。 Python比较流行 Python语言使用广泛，代码范例也很多，便于读者快速学习和掌握。此外，在开发实际应用程序时，也可以利用丰富的模块库缩短开发周期。 在科学和金融领域，Python语言得到了广泛应用。SciPy和NumPy等许多科学函数库都实现了向量和矩阵操作，这些函数库增加了代码的可读性，学过线性代数的人都可以看懂代码的实际功能。另外，科学函数库SciPy和NumPy使用底层语言（C和Fortran）编写，提高了相关应用程序的计算性能。本书将大量使用Python的NumPy。 Python的科学工具可以与绘图工具Matplotlib协同工作。Matplotlib可以绘制二D、三D图形，也可以处理科学研究中经常使用到的图形，所以本书也将大量使用Matplotlib。 Python开发环境还提供了交互式shell环境，允许用户开发程序时查看和检测程序内容。 Python开发环境将来还会集成Pylab模块，它将NumPy、SciPy和Matplotlib合并为一个开发环境。在本书写作时，Pylab还没有并入Python环境，但是不远的将来我们肯定可以在Python开发环境找到它。 Python语言的特色 诸如MATLAB和Mathematica等高级程序语言也允许用户执行矩阵操作，MATLAB甚至还有许多内嵌的特征可以轻松地构造机器学习应用，而且MATLAB的运算速度也很快。然而MATLAB的不足之处是软件费用太高，单个软件授权就要花费数千美元。虽然也有适合MATLAB的第三方插件，但是没有一个有影响力的大型开源项目。 Java和C等强类型程序设计语言也有矩阵数学库，然而对于这些程序设计语言来说，最大的问题是即使完成简单的操作也要编写大量的代码。程序员首先需要定义变量的类型，对于Java来说，每次封装属性时还需要实现getter和setter方法。另外还要记着实现子类，即使并不想使用子类，也必须实现子类方法。为了完成一个简单的工作，我们必须花费大量时间编写了很多无用冗长的代码。Python语言则与Java和C完全不同，它清晰简练，而且易于理解，即使不是编程人员也能够理解程序的含义，而Java和C对于非编程人员则像天书一样难于理解。 所有人在小学二年级已经学会了写作，然而大多数人必须从事其他更重要的工作。 ——鲍比·奈特 也许某一天，我们可以在这句话中将“写作”替代为“编写代码”，虽然有些人对于编写代码很感兴趣，但是对于大多数人来说，编程仅是完成其他任务的工具而已。Python语言是高级编程语言，我们可以花费更多的时间处理数据的内在含义，而无须花费太多精力解决计算机如何得到数据结果。Python语言使得我们很容易表达自己的目的。 Python语言的缺点 Python语言唯一的不足是性能问题。Python程序运行的效率不如Java或者C代码高，但是我们可以使用Python调用C编译的代码。这样，我们就可以同时利用C和Python的优点，逐步地开发机器学习应用程序。我们可以首先使用Python编写实验程序，如果进一步想要在产品中实现机器学习，转换成C代码也不困难。如果程序是按照模块化原则组织的，我们可以先构造可运行的Python程序，然后再逐步使用C代码替换核心代码以改进程序的性能。C++ Boost库就适合完成这个任务，其他类似于Cython和PyPy的工具也可以编写强类型的Python代码，改进一般Python程序的性能。 如果程序的算法或者思想有缺陷，则无论程序的性能如何，都无法得到正确的结果。如果解决问题的思想存在问题，那么单纯通过提高程序的运行效率，扩展用户规模都无法解决这个核心问题。从这个角度来看，Python快速实现系统的优势就更加明显了，我们可以快速地检验算法或者思想是否正确，如果需要，再进一步优化代码

I. 为什么Python适用于机器学习 有什么独特优势

从以下3个方面来说明这个问题：

首先，Python让编程更简单。

Python在设计上坚持了清晰划一的风格，这使得Python成为一门易读、易维护，并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言。机器学习应用程序呈现复杂、多阶段的工作流程，而Python的语言设计在机器学习中很有帮助的另外一个关键因素是，它提供了高层的、基于对象的任务抽象。

其次，Python提供了机器学习的代码库。

Python提供大量机器学习的代码库和框架，在数学运算方面有NumPy、SciPy，在可视化方面有MatplotLib、SeaBorn，结构化数据操作可以通过Pandas，针对各种垂直领域比如图像、语音、文本在预处理阶段都有成熟的库可以调用。Python的代码库生态系统可以让你在工作空间内，简单地的通过一行命令安装很多的这些框架，而这是许多机器学习框架所必须的。

3、Python功能强大。

Python在机器学习领域大放异彩的不仅是某个功能，而是Python整个语言包：它是一种易学易用的语言，它的生态系统拥有的第三方代码库可以涵盖广泛的机器学习用例和性能，可以帮助你很好地完成手头的工作。

J. 机器学习模型可解释的重要及必要性

机器学习模型可解释的重要及必要性
不管你是管理自己的资金还是客户资金，只要你在做资产管理，每一步的投资决策都意义重大，做技术分析或基本面分析的朋友很清楚地知道每一个决策的细节，但是通过机器学习、深度学习建模的朋友可能就会很苦恼，因为直接产出决策信号的模型可能是个黑盒子，很难明白为什么模型会产出某一个信号，甚至很多保守的私募基金把模型的可解释性放入了事前风控。其实，模型的可解释性是很容易做到的，难点在于研究员是否对模型有深入的思考和理解。
介绍
机器学习领域在过去十年中发生了显着的变化。从一个纯粹的学术和研究领域方向开始，我们已经看到了机器学习在各个领域都有着广泛的应用，如零售，技术，医疗保健，科学等等。在21世纪，数据科学和机器学习的重要目标已经转变为解决现实问题，自动完成复杂任务，让我们的生活变得更加轻松，而不仅仅是在实验室做实验发表论文。机器学习，统计学或深度学习模型工具已基本成型。像Capsule Networks这样的新模型在不断地被提出，但这些新模型被工业采用却需要几年时间。因此，在工业界中，数据科学或机器学习的主要焦点更多在于应用，而不是理论。这些模型可以在正确数据上有效应用来解决现实问题是至关重要的。
机器学习模型本质上就是一种算法，该算法试图从数据中学习潜在模式和关系，而不是通过代码构建一成不变的规则。所以，解释一个模型是如何在商业中起作用总会遇到一系列挑战。在某些领域，特别是在金融领域，比如保险、银行等，数据科学家们通常最终不得不使用更传统更简单的机器学习模型（线性模型或决策树）。原因是模型的可解释性对于企业解释模型的每一个决策至关重要。然而，这常常导致在性能上有所牺牲。复杂模型像如集成学习和神经网络通常表现出更好更精准的性能(因为真实的关系在本质上很少可以通过线性划分的)，然而，我们最终无法对模型决策做出合适的解释。为了解决和探讨这些差距，本文中，我会重点解释模型可解释性的重要及必要性。
动机
作为一名在企业工作的数据科学家并时常指导他人，我发现数据科学仍然常常被视为一个黑盒，它能用“魔法”或“炼金术”提供人们想要的东西。然而，严酷的现实是，如果不对模型进行合理足够的解释，现实世界的项目很少成功。如今，数据科学家通过构建模型并为业务提供解决方案。企业可能不知道模型实现的复杂细节，却要依靠这些模型做出决策，他们确实有权提出这样的问题：“我怎样才能相信你的模型？”或“你的模型是如何决策的”？”回答这些问题是数据科学实践者和研究人员数年来一直在尝试的事情。
数据科学家知道，模型解释性与模型性能之前有一个权衡。在这里，模型性能不是运行时间或执行性能，而是模型在做出预测时的准确度。有几种模型（包括简单的线性模型甚至基于树的模型），他们的预测的原理很好直观理解，但是需要牺牲模型性能，因为它们的产生的结果偏差或者方差很高（欠拟合：线性模型），或者容易过拟合（基于树的模型）。更复杂的模型，如集成模型和近期快速发展的深度学习通常会产生更好的预测性能，但被视为黑盒模型，因为要解释这些模型是如何真正做出决策是一件非常困难的事情。

虽然有些人说，知道模型性能好就行了，为什么还要知道它背后的原理呢？ 然而，作为人类，大多数决策基于逻辑和推理。 因此，人工智能（AI）作出决策的模式无疑会受到怀疑。 在很多现实情况下，有偏差的模型可能会产生真正的负面影响。 这包括预测潜在的犯罪、司法量刑、信用评分、欺诈发现、健康评估、贷款借款、自动驾驶等，其中模型的理解和解释是最重要的。 数据科学家、作家Cathy O’ Neil在她的着名着作《Weapons of Math Destruction》中也强调了这一点。
着名学者和作家凯特克劳福德在NIPS 2017主题演讲《The Trouble with Bias》中谈到了偏差在机器学习中的影响以及它对社会的影响。
有兴趣的读者也可以看看她在纽约时报的着名文章《 Artificial Intelligence’s White Guy Problem》，向我们展示了机器学习应用的案例，包括图像分类、犯罪风险预测、交付服务可用性等等，这些应用对黑人极不亲善。 如果我们想利用机器学习来解决这些问题，所有这些真实世界的场景都在告诉我们模型解释是多么的重要。
在过去的一年里，我在解决行业问题的同时也看到了对模型解释的需求，同时我也在写我的新书《Practical Machine Learning with Python2》。在这段时间里，我有机会与DataScience.com的优秀员工进行互动，他们非常清楚在机器学习模型中人类可解释性的必要性和重要性。他们也一直在积极研究解决方案，并开发了流行的python框架Skater。后续我们将深入研究Skater，并在本系列文章中做一些实际的模型解释。
理解模型解释
机器学习（尤其是深度学习）仅在最近几年才得到广泛的行业采用。因此，模型解释作为一个概念仍然主要是理论和主观的。
任何机器学习模型都有一个响应函数，试图映射和解释自（输入）变量和因（目标或响应）变量之间的关系和模式。
模型解释试图理解和解释响应函数做出的这些决定。模型解释的关键在于透明度以及人们理解模型决策的容易程度。模型解释的三个最重要的方面解释如下。
什么主导了模型预测？我们应该找出特征的相互作用，以了解在模型的决策策略中哪些特征可能是重要的。这确保了模型的公平性。
为什么模型做出某个特定决策？我们还应该能够验证为什么某些关键特征在预测期间推动某个模型所做出的某些决定。这确保了模型的可靠性。
我们如何相信模型预测？我们应该能够评估和验证任何数据点以及模型如何作出决策。对于模型按预期运行的直接利益相关者来说，这应该是可证明的，并且易于理解。这确保了模型的透明度。
可解释性是指人（包括机器学习中的非专家）能够理解模型在其决策过程中所做出的选择（怎么决策，为什么决策和决策了什么）。
在模型比较时，除了模型的性能，如果一个模型的决策比另一个模型的决策更容易被人类理解，则说该模型比另一个模型具有更好的可解释性。
模型解释的重要性
在解决机器学习问题时，数据科学家通常倾向于注意模型性能指标，如准确性、精确度和召回率等（毫无疑问，这很重要！）。但是，度量标准只能说明模型预测性决策的一部分内容。随着时间的推移，由于环境中各种因素造成的模型概念漂移，性能可能会发生变化。因此，了解什么促使模型作出某些决定是极为重要的。
我们中的一些人可能会认为模型已经工作得很好了，为什么还要深入挖掘呢？一定要记住，当解决现实世界中的数据科学问题时，为了让企业相信你的模型预测和决策，他们会不断提问“我为什么要信任你的模型？”，这非常合理。如果一个人患有癌症或糖尿病，如果一个人可能对社会构成风险，或者即使客户流失，您是否会满意于只是预测和做出决定（如何）的模型？也许另外一种会更好，如果我们可以更多地了解模型的决策过程（为什么以及如何），我们可能更喜欢它。这为我们提供了更多的透明度，说明为什么模型会做出某些决定，在某些情况下可能会出错，并且随着时间的推移它可以帮助我们在这些机器学习模型上建立一定的信任度。
这一部分关键的一点是，现在是时候停止将机器学习模型视为黑盒子，不仅尝试和分析数据，而且还要分析模型如何做出决策。实际上，走向这条道路的一些关键步骤是由着名论文《Why Should I Trust You？》（解释了任意分类器的预测）”开始的，由MT Ribeiro，S. Singh和C. Guestrin在SIGKDD 2016上介绍了LIME（Local Interpretable Model-Agnostic Explanations）（局部可解释模型 - 不可知论解释）的概念。
他们在论文中提到了一些值得记住的关键点。
然而，理解预测背后的原因在评估信任方面非常重要，如果计划基于预测采取行动，或者选择是否部署新模型，则对模型的信任是至关重要的。 无论人类是直接使用机器学习分类器作为工具还是在其他产品中部署模型，仍然存在一个至关重要的问题：如果用户不信任模型或预测，他们将不会使用它。
这是我们在本文中多次讨论的内容，也是决定数据科学项目在业界成功与否的关键因素之一。这就推动了模型解释的必要性和重要性。
模型解释方法的标准
对于模型解释方法的分类有特定的标准。在Christoph Molnar的“Interpretable Machine Learning，Making Guide for Making Black Box Models Explainable”中提到了一个很好的指导标准：
内在或事后？内在解释性是关于利用机器学习模型的，它本质上是解释性的(像线性模型、参数模型或基于树的模型)。事后解释性意味着选择和训练一个黑盒模型（集成方法或神经网络）并在训练后应用可解释性方法（特征重要性，部分依赖关系图）。我们将在我们的系列文章中更多地关注事后模型可解释的方法。
是针对某个模型的还是通用的？特定于模型的解释工具对固有模型解释方法非常具体，这些解释方法完全取决于每个模型的能力和特征。这可以是系数，p值，与回归模型相关的AIC分数，决策树的规则等等。通用的模型解释方法还是依赖于事后对模型的分析，可用于任何机器学习模型。通常通过分析特征输入和输出对来运行。根据定义，这些方法无法访问任何模型内部，如权重，约束或假设。
本地还是全局？这种解释的分类会谈到解释方法是解释单个预测还是整个模型行为？或者如果范围介于两者之间？我们将尽快讨论更多关于局部和全局的解释。
这并不是对可解释方法进行分类的一套完整的标准，因为这仍然是一个新兴的领域，但这可以是一个很好的标准，可以在多种方法之间进行比较和对比。
模型解释的范围
我们如何界定解释的范围和界限？一些有用的方面可以是模型的透明度，公平性和可靠性。本地还是全局模型解释是定义模型解释范围的明确方法。
全局解释性
这就是要试图理解“模型如何做出预测？”和“模型的子集如何影响模型决策？”。为了一次理解和解释整个模型，我们需要全局解释。全局可解释性是指能够基于完整数据集上的依赖（响应）变量和独立（预测）特征之间的条件相互作用来解释和理解模型决策。试图理解特征的相互作用和重要性，往往是理解全局解释的好的一步。当然，在尝试分析交互时，在超过两个或三个维度后对特征进行可视化变得非常困难。因此，经常查看可能会影响全局知识模型预测的模块化部分和特征子集，对全局解释是有所帮助的。完整的模型结构知识，假设和约束是全局解释所必需的。
局部解释性
这就是要了解“为什么模型会为单个实例做出特定决策？”以及“为什么模型会为一组实例做出特定决策？”。对于局部的可解释性，我们不关心模型的内在结构或假设，我们把它当作一个黑箱子。为了理解单个数据点的预测决策，我们专门关注该数据点，并在该点附近的特征空间中查看局部子区域，并尝试根据此局部区域了解该点的模型决策。局部数据分布和特征空间可能表现完全不同，并提供更准确的解释而不是全局解释。局部可解释模型 - 不可知论解释（LIME）框架是一种很好的方法，可用于模型不可知的局部解释。我们可以结合使用全局解释和局部解释来解释一组实例的模型决策。
模型透明度
这就是要了解“从算法和特征中创建模型的过程如何？”。我们知道，典型的机器学习模型都是关于利用一个算法在数据特征之上构建一个表示，将输入映射到潜在的输出(响应)。模型的透明性可以尝试理解模型如何构建的更多技术细节，以及影响其决策的因素。这可以是神经网络的权值，CNN滤波器的权值，线性模型系数，节点和决策树的分割。然而，由于企业对这些技术细节可能并不十分熟悉，试图用不可知的局部和全局解释方法来解释模型决策有助于展示模型的透明度。
结论
模型可解释是一个对现实世界机器学习项目非常重要的一件事情。让我们试着去研究人类可解释的机器学习，让每个人都打开机器学习模型的黑箱，并帮助人们增加对模型决策的信任。
写在最后：模型解释性很重要，这能够加深我们对模型的信心，尤其是在金融市场中，当模型持续回撤时，信心比黄金还重要。之前有一个私募团队使用了StockRanker策略，但是迟迟不肯上实盘，后来在弄清楚模型的理论原理和每一步细节、处理流程后，终于有信心上实盘，实盘前期遇到回撤也能明白是正常情况，并非模型预测失效，扛住前期的回撤后策略净值开始上升。因此，机器学习模型可解释很重要，模型也是可以解释的，只是需要研究员付出更多的心血