实践中的模型覆盖
我为什么要关心？随着模型在业务和安全关键领域越来越普遍，出现错误的风险也随之增加，危及利益相关者的信任并阻碍采用。如果没有数据科学家的干预、严格的验证或持续的监控，组织可能会面临信任问题，从而阻碍模型与各种应用程序的集成。
这就是为什么在模型投入生产之前，在测试和验证阶段应用覆盖规则非常重要。模型覆盖还可以帮助解决机器学习模型中的偏见或公平性问题。通过修改模型的行为，数据科学家和分析师可以确保它不会歧视某些群体或个人。
一旦投入生产，模型覆盖可以帮助确保机器学习模型随 加拿大电报号码数据库 着时间的推移保持相关性和有效性。随着业务需求和数据源的变化，模型可能需要调整才能继续提供准确的预测。
让我们看一个真实用例，看看模型覆盖在实践中是如何工作的。在这个例子中，我们想要预测汽车报价（是的，又是 KITT ☺），并且我们想要对旧车或破旧的车辆强制执行某个价格。
模型覆盖可根据一组定义的规则确保预先确定的预测结果。单个覆盖或规则由两个元素组成：
基于描述行子群体的特征和/或预测的一组逻辑条件。
匹配行的期望结果。对于回归任务，结果将被限制在指定的最小值和最大值之间。
只有此列表中最早适用的覆盖才会应用于任何匹配的行。
模型覆盖
通常，亲眼看看是最容易的。为此，您可以使用 ML Practitioner 课程中的以下教程在 Dataiku 平台上免费测试此功能。 或者查看这个突出模型覆盖的精彩视频：
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