机器学习代考_Machine Learning代考_ENGG3300 Failing to Separate Main from Interaction Effects

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机器学习代考_Machine Learning代考_ENGG3300 Failing to Separate Main from Interaction Effects

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It is very important to separate the interaction effects from the main effects for a model interpretation method. Permutation feature importance, for example, includes both the importance of the features and the interaction with other features. Methods like SHAP and LIME provide additive explanations, but there is no separation of main and interaction effects. Functional ANOVA is probably the most popular approach to decompose the joint distribution into main and interaction effects. Using the same idea, the $\mathrm{H}$-statistic quantifies the interaction strength between two features or between one feature and all others by decomposing the two-dimensional PDP into univariate components. In non-interacting features, the two-dimensional partial dependence function equals the sum of the two underlying univariate partial dependence functions.

机器学习代考_Machine Learning代考_Ignoring Model and Approximation Uncertainty

Many interpretation methods only provide a mean estimate but do not quantify uncertainty. Both the model training and the computation of interpretation are subject to uncertainty. The model is trained on (random) data, and therefore should be regarded as a random variable. Interpretation methods are often defined in terms of expectations over the data (PFI, PDP, Shapley values, …) but are approximated using Monte Carlo integration. Ignoring these two sources of uncertainty can result in the interpretation of noise and non-robust results. This effect could cancel out once averaged over multiple model fits. A single PDP can be misleading because it does not show the variance due to PDP estimation (second plot) and model fitting. If we are not interested in learning about a specific model but rather about the relationship between feature $\mathrm{Xl}$ and the target, we should consider the model variance.
By repeatedly computing PDP and PFI with a given model but with different permutations or bootstrap samples, the estimate’s uncertainty can be quantified, for example, in the form of confidence intervals. For PFI, frameworks for confidence intervals and hypothesis tests exist, but they assume a fixed model. If the practitioner wants to condition the analysis on the modeling process and capture the variance of the process instead of conditioning on a fixed model, PDP and PFI should be computed on multiple model fits.

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机器学习代考

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对于模型解释方法,将交互作用与主要作用分开是非常重要的。例如,排列特征重要性既包括特征的重要性,也包括与其他特征的交互。SHAP 和 LIME 等方法提供了附加解释,但没有分离主要效应和交互效应。函数方差分析可能是将联合分布分解为主要效应和交互效应的最流行的方法。使用相同的想法,H-statistic 通过将二维 PDP 分解为单变量组件来量化两个特征之间或一个特征与所有其他特征之间的交互强度。在非交互特征中,二维偏相关函数等于两个底层单变量偏相关函数之和。

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许多解释方法只提供平均估计,但不量化不确定性。模型训练和解释计算都存在不确定性。该模型是在(随机)数据上训练的,因此应被视为随机变量。解释方法通常根据对数据的期望(PFI、PDP、Shapley 值……)来定义,但使用蒙特卡洛积分进行近似。忽略这两个不确定性来源可能会导致噪声和非稳健结果的解释。一旦对多个模型拟合进行平均,这种效果就可以抵消。单个 PDP 可能会产生误导,因为它没有显示 PDP 估计(第二个图)和模型拟合引起的方差。如果我们对学习特定模型不感兴趣,而是对特征之间的关系感兴趣X升和目标,我们应该考虑模型方差。
通过使用给定模型但使用不同的排列或自举样本重复计算 PDP 和 PFI,可以量化估计的不确定性,例如,以置信区间的形式。对于 PFI,存在置信区间和假设检验的框架,但它们采用固定模型。如果从业者想要对建模过程进行分析并捕获过程的方差而不是对固定模型进行调节,则应在多个模型拟合上计算 PDP 和 PFI。

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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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