黑盒模型把计算机看成什么?

发布网友发布时间：2022-04-23 12:30

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热心网友时间：2023-06-27 22:06

计算机的黑盒模型给出了计算机的功能就是运算。

黑盒模型(black-box)是指诸如神经网络、梯度增强模型或复杂的集成模型。此类的黑盒模型 (black-box model) 通常具有很高的准确性。然而，这些模型的内部工作机制却难以理解，也无法估计每个特征对模型预测结果的重要性，更不能理解不同特征之间的相互作用关系。

白盒模型(white-box)：另一方面，像线性回归和决策树之类的简单模型的预测能力通常是有限的，且无法对数据集内在的复杂性进行建模 (如特征交互)。然而，这类简单模型通常有更好的可解释性，内部的工作原理也更容易解释。

模型准确性与可解释性关系之间的权衡取决于一个重要的假设：“可解释性是模型的一个固有属性”。通过正确的可解释性技术，任何机器学习模型内部工作机理都能够得以解释，尽管这需要付出一些复杂性和计算成本的代价。

扩展资料：

机器学习模型的可解释程度通常与响应函数 (response function) 的两个属性相关。模型的响应函数 f(x) 定义模型的输入 (特征x) 和输出 (目标函数 f(x)) 之间的输入-输出对关系，而这主要取决于机器学习模型，该函数具有以下特征：

线性：在线性响应函数中，特征与目标之间呈线性关系。如果一个特征线性变化，那么期望中目标将以相似的速率线性变化。

单调性：在单调响应函数中，特征与目标对于之间的关系始终在一个方向上变化 (增大或减小)。更重要的是，这种关系适用于整个特征域，且与其他的特征变量无关。