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Partial Dependence Plot
Partial Dependence Plot
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论文提出可解释人工智能以实现可信赖的热需求预测
一篇新论文介绍了一种事前的可解释人工智能方法，用于评估用于热需求预测的机器学习模型的全局特征重要性。该研究旨在提高这些模型的可解释性和可信赖性，以解决与标准、客户满意度和责任相关的问题。该方法采用四种方法：梯度提升的内在可解释性以及部分依赖、累积局部效应和SHAP等事后方法，而不依赖于特征排列或扰动。
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新方法通过可解释约束引导神经网络训练
研究人员开发了一种新颖的方法，利用基于部分依赖的可解释约束来指导神经网络的训练。该方法确保模型对特定特征的平均响应与先有的领域知识一致。将其应用于回归问题，包括动力系统预测，该技术产生的模型优于无约束模型，并且数据效率更高，同时还能产生准确反映所提供知识的解释。