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可解释AI模型阈值调整讲义

共计 30 章节
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01
课程导论
可解释AI（XAI）的定义 · 重要性 · 以及阈值调整在模型决策边界中的核心作…
课程导论AI
02
基础概念回顾
混淆矩阵（TP/FP/TN/FN） · 准确率 · 精确率
基础概念回顾TP/FP/TN/FN
03
阈值基础
什么是分类阈值？默认0.5的由来 · 阈值如何影响正负类判定
阈值基础什么是分类阈值？…
04
概率输出与分数
模型输出（logits · softmax概率 · sigmoid分数）与阈值的关系
概率输出分数
05
ROC曲线原理
真正率（TPR）与假正率（FPR）的… · ROC曲线的绘制过程
ROC曲线原理
06
AUC的意义
AUC作为模型排序能力的度量 · 与阈值无关的评估指标
AUC的意义
07
PR曲线原理
精确率-召回率曲线 · 在不平衡数据集中的优势
PR曲线原理
08
阈值与业务成本
引入成本矩阵 · 不同阈值下FP与FN代价的权衡
阈值业务成本
09
Youden指数
最大化（TPR - FPR）的阈值选…
Youden指数
10
代价敏感阈值
基于业务成本最小化的最优阈值计算方法
代价敏感阈值基于业务成本最小…
11
F-beta优化
根据业务对召回率/精确率的偏好 · 通过F-beta分数选择阈值
F-beta优化
12
K-S统计量
Kolmogorov-Smirnov…
K-S统计量
13
提升指数与Lift曲线
通过Lift曲线选择阈值以最大化营销…
Lift提升指数
14
累计增益图
累计正类捕获率曲线 · 辅助阈值决策
累计增益图累计正类捕获率曲…
15
概率校准
为什么需要校准？Platt缩放与等温… · 校准后的阈值更有意义
概率校准Platt
16
可靠性图
绘制预测概率与真实频率的关系 · 评估校准质量
可靠性图绘制预测概率
17
Brier分数
概率预测的均方误差 · 作为校准与锐度的综合指标
Brier分数
18
部分依赖图（PDP）
固定阈值下 · 特征变化对预测概率的影响
PDP部分依赖图
19
个体条件期望（ICE）
单个样本的概率随特征变化的曲线 · 辅助理解阈值附近样本
ICE个体条件期望
20
SHAP值与阈值
SHAP值如何解释单个样本被分到阈值…
SHAP阈值
21
LIME与局部阈值
在局部区域解释模型决策 · 理解阈值附近的决策边界
LIME局部阈值
22
累积局部效应（ALE）
替代PDP · 处理特征相关性问题 · 辅助阈值分析
ALE累积局部效应
23
交互作用与阈值
特征交互如何影响模型输出概率 · 进而影响阈值选择
交互作用阈值
24
多分类阈值调整
一对多（OvR）与一对一（OvO）策…
多分类阈值调整OvR
25
多标签阈值调整
为每个标签独立调整阈值 · 考虑标签相关性
多标签阈值调整为每个标签独立调…
26
动态阈值
根据数据分布或环境变化实时调整阈值的…
动态阈值根据数据分布或环…
27
阈值与公平性
不同群体选择不同阈值以缓解偏见 · 平衡公平性与性能
阈值公平性
28
阈值稳定性分析
通过bootstrap或交叉验证评估…
阈值稳定性分析bootstrap
29
自动化阈值搜索
网格搜索 · 贝叶斯优化等自动寻找最优阈值的方法
自动化阈值搜索网格搜索
30
课程总结与实战案例
综合案例演示从模型输出到阈值调整的完…
课程总结实战案例