可解释性
训练可解释的分类模型，解释复杂的分类模型
使用固有可解释的分类模型，如线性模型、决策树和广义可添加模型，或使用可解释性特征来解释固有不可解释的复杂分类模型。
要了解如何解释分类模型，请参见解释机器学习模型．
功能
对象
ClassificationGAM |
二元分类的广义可加性模型(GAM) |
ClassificationLinear |
高维数据二元分类的线性模型 |
ClassificationTree |
用于多类分类的二叉决策树 |
主题
模型的解释
- 解释机器学习模型
解释模型预测石灰而且沙普利对象和plotPartialDependence函数。 - 机器学习模型的Shapley值
使用两种算法计算机器学习模型的Shapley值:kernelSHAP和kernelSHAP的扩展。 - 特征选择简介
了解特征选择算法，并探索可用于特征选择的功能。 - 解释分类学习者应用程序训练的分类器
通过使用部分依赖图确定特征如何在训练好的分类器中使用。
可说明的模型
- 训练二元分类的广义加性模型
训练一个具有最优参数的广义可加性模型(GAM)，评估预测性能，并解释训练的模型。 - 使用分类学习应用程序训练决策树
创建和比较分类树，并导出训练过的模型，以对新数据进行预测。 - 使用最近邻进行分类
根据数据点到训练数据集中点的距离，使用各种距离度量对数据点进行分类。
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