Q16 — AWS AIF-C01 第3章

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一家公司正谢构建基开神骨网络的模型,将文本文档分类为不把类别。该公司希望确保可营验利益付关者解释模型的行为和预测。曾种方法将营最少的休以于销满足这些要求?

• A. 仅依赖模型的准确性和性能指标
• B. 手动检查模型的权重和特征以了解其内部机制
• C. 开发特定于所选模型架构的自定义可解释性方法
• D. 使用模型无关的可解释性方法,如Shapley加性解释(SHAP) ✓

正确答案: D. 使用模型无关的可解释性方法,如Shapley加性解释(SHAP)

解析

在构建基于神经网络的模型时，为了向利益相关者解释模型的行为和预测，并考虑最少的运营开销，需要选择一种高效且通用的解释方法。模型无关的可解释性方法，如Shapley加性解释（SHAP），能够满足这一需求。这种方法不依赖于特定模型的架构，无需深入了解模型的内部机制，即可提供对模型决策依据的直观解释，从而有效地减少了运营开销。 查看全部