机器学习代考_Machine Learning代考_ENGG3300 How SHAP and SAGE Are Related

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机器学习代考_Machine Learning代考_ENGG3300 How SHAP and SAGE Are Related

机器学习代考_Machine Learning代考_Model-Based Learning

SHAP and SAGE use Shapley values, but since they answer fundamentally different questions about a model (local vs. global interpretability), it isn’t immediately clear whether their connection goes deeper.

It turns out that there is no simple relationship between SAGE values $\phi i(v f)$ and SHAP values $\phi i(v f, x)$. However, SAGE values are related to a SHAP variant known as LossSHAP. Instead of explaining an individual prediction using the cooperative game $v f, x$, we can use a game $v f, x, y$ that represents the loss for an individual input-output pair $(x, y)$ given a subset of features $x S$.
$v f, x, y(S)=-\ell(E[f(X) \mid X S=x S], y)$
The Shapley values of this game $\phi i(v f, x, y)$ are called LossSHAP values, and they represent how much each feature contributes to the prediction’s accuracy. Features that make the prediction more accurate have large values $\phi i(v f, x, y)>0$, and features that make the prediction less accurate have negative values $\phi i(v f, x, y)<0$.

SAGE values are equal to the expectation of the LossSHAP values. Mathematically, it is as follows.
$$
\phi i(v f)=\mathrm{E} X Y[\phi i(v f, X, Y)]
$$
The connection is important because it shows that a global explanation can be obtained via many local explanations: SAGE values can be calculated by calculating LossSHAP values for the whole data set and then taking the mean.

机器学习代考_Machine Learning代考_LIME

LIME is model agnostic, meaning that it can be applied to any machine learning model. The technique attempts to understand the model by perturbing the input of data samples and understanding how the predictions change.

Model-specific approaches aim to understand the black-box machine learning model by analyzing the internal components and interaction. In deep learning models, it is possible to investigate activation units and link internal activations back to the input. This requires a thorough understanding of the network and doesn’t scale to other models.
LIME provides local model interpretability. LIME modifies a single data sample by tweaking the feature values and observing the output’s resulting impact. Often, this is also related to what humans are interested in when observing the output of a model. The most common question is probably: why was this prediction made or which variables caused the prediction?
Other model interpretability techniques only answer this question from the perspective of the entire data set. Feature importance’s explain on a data set level which features are important. It allows you to verify hypotheses and whether the model is overfitting to noise, but it is hard to diagnose specific model predictions.

A key requirement for LIME is to work with an interpretable representation of input that is understandable to humans. Examples of interpretable representations are a BoW vector for NLP or an image for computer vision. On the other hand, dense embeddings are not interpretable, and applying LIME probably won’t improve interpretability.

The output of LIME in Figure 9-46 is a list of explanations, reflecting the contribution of each feature to the prediction of a data sample. This provides local interpretability, and it also allows to determine which feature changes have the most impact on the prediction.

机器学习代考_Machine Learning代考_ENGG3300 How SHAP and SAGE Are Related

机器学习代考

机器学习代考_Machine Learning代考 _Model-Based Learning

SHAP 和 SAGE 使用 Shapley 值, 但由于它们回答了关于模型的根本不同问题(局部与全局可解释性), 因此尚不清楚它们之间的联系是否更深入。
事实证明, SAGE 值之间没有简单的关系 $\phi i(v f)$ 和 SHAP 值 $\phi i(v f, x)$. 但是, SAGE 值与称为
LossSHAP 的 SHAP 变体相关。而不是使用合作游浅来解释个人预测 $v f, x$, 我们可以用一个游戏 $v f, x, y$ 表示单个输入输出对的损失 $(x, y)$ 给定一个特征子集 $x S$.
$v f, x, y(S)=-\ell(E[f(X) \mid X S=x S], y)$
这个游戏的Shapley值 $\phi i(v f, x, y)$ 称为 LossSHAP 值, 它们表示每个特征对预测准硧性的贡献程度。使 预测更准确的特征具有较大的值 $\phi i(v f, x, y)>0$, 并且使预测不太准确的特征具有负值 $\phi i(v f, x, y)<0$.
SAGE 值等于 LOSsSHAP 值的期望值。在数学上, 它如下所示。
$$
\phi i(v f)=\mathrm{E} X Y[\phi i(v f, X, Y)]
$$
这种联系很重要, 因为它表明可以通过许多局部解释获得全局解释: 可以通过计算整个数据集的 LossSHAP 值然后取平均值来计算 SAGE 值。


机器学习代考_Machine Learning代考 _LIME

LIME 与模型无关, 这意味着它可以应用于任何机器学习模型。该技术试图通过扰乱数据样本的输入并理解 预测如何变化来理解模型。
特定于模型的方法旨在通过分析内部组件和交互来理解黑䀂机器学习模型。在深度学习模型中, 可以研究激 活单元并将内部激活謎接回输入。这需要对网络有透彻的了解, 并且不能扩展到其他模型。
LIME 提供本地模型可解释性。LIME 通过调整特征值并观察输出的结果影响来修改单个数据样本。通常, 这也与人类在观察模型输出时感兴诹的内容有关。最常见的问题可能是: 为什么做出这个预测或哪毕变量导 致了预测?
其他模型可解释性技术只是从整个数据集的角度来回答这个问题。特征重要性在数据集级别上解释了哪些特 征很重要。它允许您验证假设以及模型是否对噪声过度拟合, 但很难诊断特定的模型预测。

LIME 的一个关键要求是使用人类可以理解的可解释的输入表示。可解释表示的示例是用于 NLP 的 BoW 向量或用于计算机视觉的图像。另一方面, 密集嵌入是不可解释的, 应用 LIME 可能不会提高可解释性。
图 9-46 中 LIME 的输出是一个解释列表, 反映了每个特征对数据样本预测的贡献。这提供了局部可解释 性, 并且还允许确定哪些特征变化对预测的影响最大。。

计算机代写|机器学习代考MACHINE LEARNING代写

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微观经济学代写

微观经济学是主流经济学的一个分支,研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富,各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。

线性代数代写

线性代数是数学的一个分支,涉及线性方程,如:线性图,如:以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。



博弈论代写

现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼(John von Neumann)提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理,这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后,1944年,他与奥斯卡-莫根斯特恩(Oskar Morgenstern)共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书,该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论,使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。



微积分代写

微积分,最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”,是对连续变化的数学研究,就像几何学是对形状的研究,而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支,微分和积分;微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率,而积分涉及数量的累积,以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系,它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。



计量经济学代写

什么是计量经济学?
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用,使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设,并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验,然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣,还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣,计量经济学可以细分为两大类:理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。



MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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