Der LIME-Algorithmus erzeugt Erklärungen mit Hilfe der linearen Regression. Dieser Methode mangelt es jedoch an Stabilität. Diese Eigenschaft ist für ein interpretierbares Modell unerwünscht. Stattdessen wird ein Zufallsstichprobenverfahren angewandt. Die Methode ist nicht deterministisch und führt zu unvorhersehbaren Ergebnissen.
DLIME-Tree übertrifft LIME
DLIME-Tree wächst in einer Vielzahl von Böden, gedeiht aber am besten in sandigen Böden. Um den richtigen pH-Wert aufrechtzuerhalten, wird die regelmäßige Zugabe von Kalk empfohlen. Die Früchte sind größer, dicker und saftärmer als ihre normalen Gegenstücke. Der DLIME-Baum gedeiht gut auf Kalksteinböden in Niue und reichen Sandböden auf Hawaii.
DLIME
LIME ist eine Technik zur Lokalisierung des Black-Box-Modells eines Datensatzes unter Verwendung eines interpretierbaren Modells. Bei dieser Art von Modell handelt es sich im Allgemeinen um eine lineare Regression oder einen Entscheidungsbaum, der auf kleinen Störungen der ursprünglichen Instanz trainiert wird. Die Ausgabe des Modells ist ein Erklärungsobjekt, das Merkmal-Werte-Paare als horizontale Balkendiagramme visualisiert.
Die Komplexität des Erklärungsmodells muss im Voraus festgelegt werden. Es ist wichtig, einen Kompromiss zwischen Sparsamkeit und Treue zu finden. Ein weiteres Problem ist die Instabilität der Erklärungen. Erklärungen können sich bei wiederholten Stichproben erheblich verändern, was sie unzuverlässig macht.
LIME kann unterschiedliche Erklärungen für ein und dieselbe Testinstanz liefern. Wenn zum Beispiel ein Datenattribut in Abbildung 4b gelb markiert ist, unterscheidet sich seine Erklärung von der des gelb markierten Attributs in Abbildung 5b. Dies ist auf die Nichtlinearität der Daten in lokalen Regionen zurückzuführen. Dies bedeutet, dass LIME nicht auf hochkomplexe Modelle angewendet werden kann.
LIME ist ein Werkzeug zur Erklärung von Ergebnissen des maschinellen Lernens für nicht-technische Benutzer. Es ist nützlich für Regressions- und Klassifikationsprobleme. Außerdem kann er verwendet werden, um komplexe Daten für nicht-technische Benutzer zu erklären. Es ist ein leistungsfähiges Werkzeug zur Erstellung von Interpretationen für schwer zu interpretierende Daten.
LIME basiert auf dem Lernen lokaler Ersatzmodelle für gestörte Eingaben. Das gelernte Modell ist eine gute Annäherung an das globale Modell, muss aber nicht perfekt übereinstimmen. Diese lokale Genauigkeit wird durch das Konzept der lokalen Genauigkeit (local fidelity) erreicht.
LIME ist ein einfaches, aber leistungsfähiges Werkzeug, um lokale Interpretationen von Black-Box ML-Modellen zu erreichen. Es approximiert das lokale Verhalten komplexer Modelle durch interpretierbare Ersatzmodelle. Anschließend erzeugt es lokale Erklärungen auf der Grundlage dieser Modelle.
LIME
LIME ist ein statistisches Modell, das es Datenwissenschaftlern ermöglicht, Erklärungen auf der Grundlage der Daten zu erstellen. Es funktioniert am besten bei hochdimensionalen Daten. Es verwendet die Normalverteilung, um eine neue Stichprobe für jedes Merkmal zu erstellen. Anschließend werden der Mittelwert und die Standardabweichung jedes Merkmals extrahiert.
Die LIME-Methode nimmt als Eingabe eine Reihe wichtiger Merkmale. Die Anzahl der Merkmale wird als K bezeichnet. Je niedriger der Wert von K ist, desto einfacher ist das Modell zu verstehen. Es gibt mehrere Ansätze für die Auswahl der K wichtigen Merkmale. Eine davon ist die Merkmalsauswahl nach der Vorwärtsmethode, die das Modell intuitiver verständlich macht. Ein anderer Ansatz besteht darin, die höchsten Gewichte der linearen Regressionskoeffizienten zu verwenden.
Der LIME-Algorithmus kann Vorhersagen von jedem Regressor oder Klassifikator erklären. Das Verfahren ist effizient und bietet lokale Interpretierbarkeit. Die Ausgabe von LIME ist eine Liste von Erklärungen, die jeweils den Beitrag der einzelnen Merkmale darstellen. Dies gibt dem Benutzer eine bessere Vorstellung davon, welche Merkmale den größten Einfluss haben werden.
Die LIME-Methode hat sich in der Bild- und Textanalyse weitgehend durchgesetzt. Erklärungen werden in Form von Textfragmenten, Bildern oder beidem geliefert. Sie kann sogar auf hochdimensionale Modelle angewendet werden. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass LIME seine Grenzen hat und nicht für alle Situationen empfohlen wird.
LIME – Local Interpretable Model- Agnostic Explanations verwendet eine lineare Regressionsmethode, um Vorhersagen zu treffen. Die LIME-Methode eignet sich für die Vorhersage einer Zielvariablen anhand der vorhergesagten Werte der Prädiktorvariablen. Dabei wird die Regressionsgerade y=a+b verwendet. Solange die Eingabe interpretierbar ist, kann die LIME-Methode verwendet werden, um die Zielvariable aus der Eingabe vorherzusagen.
LIME – Local Interpretable Model-Agnostic Explanations ist ein Algorithmusmodus zur Erstellung von ML-Modellen. Mit dem LIME-Algorithmus kann das Black-Box-Problem beim maschinellen Lernen gelöst werden. Dieses Problem tritt auf, wenn Modelle des maschinellen Lernens für den Menschen undurchsichtig sind. Visuelle LIME-Modelle können helfen, dieses Problem zu überwinden, indem sie Vorhersagen auf der Grundlage bestimmter Teile von Datensätzen machen.
Zusätzlich zum LIME-Rahmenwerk verwendet eine andere Technik namens DLIME deterministisches Clustering, um bessere Erklärungen zu liefern. Im Gegensatz zu LIME ist DLIME in Bezug auf seine Ergebnisse robuster. Ein deterministischer Ansatz kann bessere Erklärungen im medizinischen Bereich liefern.
DLIME-Tree
Der DLIME-Tree for Local interpretable Model Agnostic Explanations (DLIME-Tree) ist ein Entscheidungsbaum für lokal interpretierbare modellbasierte Erklärungen. Er wurde entwickelt, um die Aufgabe der lokalen Interpretation durch Annäherung an das Black-Box-Modell zu vereinfachen. Seine Ausgabe ist eine Liste von Erklärungen, eine für jedes Merkmal, und spiegelt den Beitrag des Merkmals zur Interpretation wider. Dies hilft dem Benutzer bei der Entscheidung, welches Merkmal er ändern sollte, um die Interpretation zu verbessern.
Um die Qualität einer Erklärung einzuschätzen, berechnen wir die Kosinusähnlichkeit zwischen zwei Merkmalen. Der Durchschnitt dieser Kosinuswerte wird zur Berechnung des Qualitätsindex verwendet. Dieser Index wird für alle Instanzen des Testdatensatzes errechnet. Eine hohe Qualitätsbewertung bedeutet, dass die Erklärung stabil ist, und eine niedrige Qualitätsbewertung zeigt an, dass die Erklärung instabile Eigenschaften aufweist.
Bei der Erstellung einer Erklärung müssen die Benutzer ein angemessenes Maß an Treue und Sparsamkeit wählen. Es gibt mehrere Ansätze für dieses Problem, und jeder davon führt wahrscheinlich zu einer anderen Interpretation. Idealerweise sollte ein Mensch in den Erklärungsprozess einbezogen werden, der das notwendige Fachwissen mitbringt.
Wie bereits erwähnt, ist LIME bei hochdimensionalen Daten am nützlichsten. Allerdings kann die Definition der “lokalen Nachbarschaft” für eine Instanz von Interesse schwierig sein. Selbst eine kleine Änderung in der Nachbarschaft kann die Interpretation der erhaltenen Erklärungen beeinflussen.
DLIME-Tree ist ein leistungsstarkes und vielseitiges Werkzeug für lokal interpretierbare modellbasierte Erklärungen. Es erlaubt dem Benutzer, jedes beliebige maschinelle Lernmodell zu verwenden, und kann für Klassifikations- und Regressionsprobleme eingesetzt werden. Darüber hinaus akzeptiert es ein zusätzliches Argument namens k, das die Anzahl der erklärenden Variablen im lokal interpretierbaren Modell angibt.
Der DLIME-Tree for Local interpretable Model Agnostic Explanations (DLIME-Tree) kann zur Schätzung der Korrelation zwischen zwei Variablen verwendet werden. Die Ergebnisse des Modells können als Diagramm dargestellt werden, so dass der Benutzer die Beziehungen zwischen den Variablen sehen kann.
Obwohl LIME ein leistungsfähiges Werkzeug für die lokale Interpretation ist, ist es aufgrund seiner Einschränkungen nicht für komplexe Modelle geeignet. Da LIME unterschiedliche Methoden zur Variablentransformation verwendet, führen unterschiedliche Implementierungen zu unterschiedlichen Interpretationen. Unterschiedliche Implementierungen verwenden unterschiedliche Datensätze, was zu Unterschieden in der Interpretation der gleichen Daten führen kann. Infolgedessen werden unterschiedliche Erklärungen für dieselbe Testinstanz abgeleitet.
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