可解释性机器学习(二)--内部解释模型

本文来介绍精度更高的内部解释模型GAMI-Net。GAMI-NetGAMI-Net模型在广义加性模型的基础上，引入了神经网络与特征交互的信息，同时增加了稀疏性、遗传限制、边界清晰度的准则，这使得模型的精度和解释性得到进一步的提升。模型定义传统的广义加性模型对每个特征会拟合一个光滑函数sj(X)s_{j}(X)sj​(X)，再将各个sj(X)s_{j}(X)sj​(X)的结果累加得到最终结果，sj(