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计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Model interpretability
Let’s suppose that we’re working on a problem designed to control forest fires. The organization that we work for can stage equipment, personnel, and services to locations within a large national park system in order to mitigate the chances of wildfires growing out of control. To make logistics effectiveness as efficient as possible, we’ve been tasked with building a solution that can identify risks of fire outbreaks by grid coordinates. We have several years of data, sensor data from each location, and a history of fire-burn area for each grid position.
After building the model and providing the predictions as a service to the logistics team, questions arise about the model’s predictions. The logistics team members notice that certain predictions don’t align with their tribal knowledge of having dealt with fire seasons, voicing concerns about addressing predicted calamities with the feature data that they’re exposed to.
They’ve begun to doubt the solution. They’re asking questions. They’re convinced that something strange is going on and they’d like to know why their services and personnel are being told to cover a grid coordinate in a month that, as far as they can remember, has never had a fire break out.
How can we tackle this situation? How can we run simulations of our feature vector for the prediction through our model and tell them conclusively why the model predicted what it did? Specifically, how can we implement explainable artificial intelligence (XAI) on our model with the minimum amount of effort?
When planning out a project, particularly for a business-critical use case, a frequently overlooked aspect is to think about model explainability. Some industries and companies are the exception to this rule, because of either legal requirements or corporate policies, but for most groups that I’ve interacted with, interpretability is an afterthought.
I understand the reticence that most teams have in considering tacking on XAI functionality to a project. During the course of EDA, model tuning, and QA validation, the DS team generally understands the behavior of the model quite well. Implementing XAI may seem redundant.
By the time you need to explain how or why a model predicted what it did, you’re generally in a panic situation that is already time-constrained. Through implementing XAI processes through straightforward open source packages, this panicked and chaotic scramble to explain functionality of a solution can be avoided.
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Shapley additive explanations
One of the more well-known and thoroughly proven XAI implementations for Python is the shap package, written and maintained by Scott Lundberg. This implementation is fully documented in detail in the 2017 NeurIPS paper “A Unified Approach to Interpreting Model Predictions” by Lundberg and Su-In Lee.
At the core of the algorithm is game theory. Essentially, when we’re thinking of features that go into a training dataset, what is the effect on the model’s predictions for each feature? As with players in a team sport, if a match is the model itself and the features involved in training are the players, what is the effect on the match if one player is substituted for another? How one player’s influence changes the outcome of the game is the basic question that shap is attempting to answer.
FOUNDATION
The principle behind shap involves estimating the contribution of each feature from the training dataset upon the model. According to the original paper, calculating the true contribution (the exact Shapley value) requires evaluating all permutations for each row of the dataset for inclusion and exclusion of the source row’s feature, creating different coalitions of feature groupings.
For instance, if we have three features $\left(\mathrm{a}, \mathrm{b}\right.$, and $\mathrm{c}$; original features denoted with $\mathrm{i}_{\mathrm{i}}$ ), with replacement features from the dataset denoted as ${ }_j$ (for example, $a_j$ ) the coalitions to test for evaluating feature $b$ are as follows:
$$
\left(a_i, b_i, c_j\right),\left(a_i, b_j, c_j\right),\left(a_i, b_j, c_i\right),\left(a_j, b_i, c_j\right),\left(a_j, b_j, c_i\right)
$$
These coalitions of features are run through the model to retrieve a prediction. The resulting prediction is then differenced from the original row’s prediction (and an absolute value taken of the difference). This process is repeated for each feature, resulting in a feature-value contribution score when a weighted average is applied to each delta grouping per feature.
It should come as no surprise that this isn’t a very scalable solution. As the feature count increases and the training dataset’s row count increases, the computational complexity of this approach quickly becomes untenable. Thankfully, another solution is far more scalable: the approximate Shapley estimation.
机器学习代考
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Model interpretability
假设我们正在研究一个控制森林火灾的问题。我们工作的组织可以将设备、人员和服务部署到大型国家公园系统内的各个地点，以减少野火失控的可能性。为了尽可能提高物流效率，我们的任务是建立一个可以通过网格坐标识别火灾爆发风险的解决方案。我们有几年的数据，每个位置的传感器数据，以及每个网格位置的火灾区域历史。
在构建模型并将预测作为服务提供给物流团队之后，出现了关于模型预测的问题。物流团队成员注意到，某些预测与他们处理火灾季节的部落知识不一致，表达了他们对使用他们所接触到的特征数据来处理预测灾难的担忧。
他们开始怀疑这个解决办法了。他们在问问题。他们确信发生了一些奇怪的事情，他们想知道为什么他们的服务和人员被要求在一个月内覆盖一个网格坐标，就他们所记得的，从来没有发生过火灾。
我们如何应对这种情况?我们如何通过我们的模型对预测的特征向量进行模拟，并最终告诉他们为什么模型预测了它所做的事情?具体来说，我们如何以最少的努力在我们的模型上实现可解释的人工智能(XAI) ?
当规划一个项目时，特别是对于业务关键型用例，一个经常被忽视的方面是考虑模型的可解释性。由于法律要求或公司政策，一些行业和公司是这条规则的例外，但对于我接触过的大多数团体来说，可解释性是事后考虑的。
我理解大多数团队在考虑将XAI功能添加到项目中时的沉默。在EDA、模型调优和QA验证过程中，DS团队通常非常了解模型的行为。实现XAI似乎是多余的。
当你需要解释一个模型如何或为什么预测它所做的事情时，你通常已经处于时间有限的恐慌状态。通过直接的开放源码包实现XAI过程，可以避免解释解决方案功能时出现的恐慌和混乱。
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Shapley additive explanations
shap包是Python中比较知名且经过彻底验证的XAI实现之一，它由Scott Lundberg编写和维护。Lundberg和Su-In Lee在2017年NeurIPS论文“解释模型预测的统一方法”中详细记录了这种实现。
算法的核心是博弈论。从本质上讲，当我们考虑进入训练数据集的特征时，每个特征对模型预测的影响是什么?就像团队运动中的球员一样，如果比赛是模型本身，训练中涉及的特征是球员，那么如果一名球员被另一名球员替换，会对比赛产生什么影响?玩家的影响力如何改变游戏结果是《shape》试图回答的基本问题。
基础
shape背后的原理包括估计来自训练数据集的每个特征对模型的贡献。根据原始论文，计算真正的贡献(确切的Shapley值)需要评估数据集每行的所有排列，以包含和排除源行的特征，创建不同的特征组联盟。
例如，如果我们有三个特征$\left(\mathrm{a}, \mathrm{b}\right.$和$\mathrm{c}$;原始特征表示为$\mathrm{i}_{\mathrm{i}}$)，替换特征表示为${ }_j$(例如，$a_j$)，用于评估特征$b$的测试联盟如下:
$$
\left(a_i, b_i, c_j\right),\left(a_i, b_j, c_j\right),\left(a_i, b_j, c_i\right),\left(a_j, b_i, c_j\right),\left(a_j, b_j, c_i\right)
$$
这些特征的联合通过模型来检索预测。然后将得到的预测值与原始行的预测值进行差值(并取差值的绝对值)。对每个特征重复此过程，当对每个特征的每个增量分组应用加权平均值时，产生一个特征值贡献分数。
毫无疑问，这不是一个非常可扩展的解决方案。随着特征数的增加和训练数据集行数的增加，这种方法的计算复杂度很快就会变得站不住脚。值得庆幸的是，另一种解决方案更具可扩展性:近似Shapley估计。
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。