大多数模型无法处理未转

麻省理工学院的研究员表示根据用户的不同机器学习模型需要不同的功能。这些功能的可解释性和复杂性各不相同。照片麻省理工学院特征工程是数据科学家的一个过程数据转换为可以处理模型的格式。使用聚合数据或标准化值等技术。 换为数字代码的数据。问题是这些转换对于外行人来说通常几乎不可能破译。为了创建可解释的功能可能需要撤销某些编码解释道。这不一定要以牺牲机器学习模型的准确性为代价。

在许多领域可解释特征和模型准确性之间的权衡实际上非常小麻省理工学院的科学家指出。在这项工作的基础上研究人员开发了一个系统可以更有效地处理复杂的特征转换从而为机器学习模 电话数据 型创建以人为中心的解释。这个新系统还将用于解释模型就绪数据集的算法转换为用户无需深入机器学习知识即可理解的格式。了更快地交付更好的软件许多公司依赖方法。它通过合并以前独立的开发和运营角色并消除官僚结构显着改进了软件开发方式。



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