Lo que SHAP no puede explicar sobre el fraude de IA agente
El fraude dejó de ser una actividad puramente humana en algún momento del último año. No todo, obviamente; Quiero decir, la mayoría de los fraudes siguen siendo alguien que escribe…
Creación de un cocientífico QSAR de bosque aleatorio dividido en andamios para el descubrimiento de inhibidores de EGFR utilizando ChEMBL, RDKit, SHAP y BRICS
bandera(“ MINERÍA DE BIOACTIVIDAD (actividades ChEMBL -> pIC50)”) def pull_activities(tid, cap): url, filas = f”{BASE}/actividad”, params = {“target_chembl_id”: tid, “standard_type”: “IC50”, “pchembl_value__isnull”: “false”, “limit”: 1000, “format”: “json”} js = http_json(url,…
Una guía de codificación que implementa flujos de trabajo de explicabilidad SHAP con comparaciones de explicadores, enmascaradores, interacciones, deriva y modelos de caja negra
print(“\n” + “=”*72) print(“PARTE 3: Descomposición de la interacción”) print(“=”*72) inter = tree_expl.shap_interaction_values(X_te.iloc) inter_abs = np.abs(inter).media(0) diag = np.diagonal(inter_abs).copia() off = inter_abs.copia(); np.fill_diagonal(off, 0) main_share = diag.sum() / (diag.sum() +…
Tutorial: Explorando visualizaciones de Shap -IQ – MarktechPost
En este tutorial, exploraremos una gama de visualizaciones de SHAP-IQ que proporcionan información sobre cómo llega un modelo de aprendizaje automático a sus predicciones. Estas imágenes ayudan a descomponer el…
SHAP frente a ALE para interacciones entre funciones: comprensión de resultados conflictivos | de Valerie Carey | octubre de 2023
Los explicadores modelo requieren una interpretación reflexiva Foto por Diogo Nunes en desempaquetar En este artículo, comparo técnicas de explicabilidad de modelos para interacciones de características. En un giro sorprendente,…