Interpretable Machine Learning 可解释的机器学习
ChristophMolnar著朱明超译
序言
机器学习对于改进产品、过程和研究有着很大的潜力.但是计算机通常无法解释他们的预测，这是采用机器学习的障碍.这本书是关于使机器学习模型及其决策可解释的.
在探索了可解释性的概念之后，你将学习简单的、可解释的模型，例如决策树、决策规则和线性回归.后面几章重点介绍了解释黑盒模型的模型无关的一般方法，如特征重要性和累积局部效应，以及用Shapley值和LIME解释单个实例预测.
这本书的重点是表格式数据（也称为关系数据或结构化数据）的机器学习模型，较少涉及到计算机视党和自然语言处理任务.建议机器学习从业者、数据科学家、统计学家和任何对使机器学习模型 可解释的人阅读本书.
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关于我：我叫克里斯托夫莫纳（ChristophMolnar)，我是统计学家和机器学习热爱者.我的目标是使机器学习可解释.
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关于译者：我叫朱明超（MingchaoZhu），我是机器学习热爱者.
序言
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目录
序言
第一章前言
1.1故事时间 1 21.1.1闪电永不两次 21.1.2 信任倒下 41.1.3费米的回形针 51.2什么是机器学习？1.3术语 8
2.1 可解释性的重要性 112.2 可解释性方法的分类 152.3 可解释性范围． 172.3.1 算法透明度 172.3.2 模块层面上的全局模型可解释性， 全局、整体的模型可解释性 172.3.3 2.3.4 单个预测的局部可解释性 17 182.3.5 一组预测的局部可解释性 182.4 可解释性评估 182.5 解释的性质 192.6 人性化的解释 212.6.1 什么是解释 212.6.2 什么是好的解释？ 22
25
第三章数据集
3.1 自行车租赁 (回归) 253.2 YouTube垃圾评论（文本分类） 263.3 宫颈癌的危险因素（分类) 27
2
第四章可解释的模型 28线性回归 294.1.1解释 304.1.2 示例 324.1.3 可视化解释 334.1.5 4.1.4 分类特征的编码. 解释单个实例预测 35 984.1.6 线性模型是否有很好的解释？ 884.1.7 稀疏线性模型 884.1.8 优点 414.1.9 缺点 424.2 逻辑回归 424.2.1 线性回归用于分类有什么问题？ 424.2.2 4.2.3 理论 解释 434.2.4 示例 45 464.2.5 优缺点. 474.2.6 软件 48GLM GAM和其他模型 484.3.1 非高斯结果输出-GLM 504.3.2 交互 554.3.3 非线性效应-GAM 584.3.4 4.3.5 缺点 优点 62 634.3.6 软件 634.3.7 进一步扩展 634.4 决策树 654.4.1 解释 674.4.2 示例 674.4.3优点 694.4.4缺点 4.4.5软件 0 704.5 决策规则 704.5.1 从单个特征学习规则（OneR） 724.5.2 顺序覆盖 94.5.3 贝叶斯规则列表，
4.5.4 优点 84
