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真香提示：文末可以知道如何獲取代碼~??

機(jī)器學(xué)習(xí)模型被廣泛使用，并且在分類或回歸任務(wù)中有各種應(yīng)用。由于計(jì)算能力的提高、新數(shù)據(jù)源和新方法的可用性，ML模型越來越復(fù)雜。使用增強(qiáng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)裝袋等技術(shù)創(chuàng)建的模型是真正的黑匣子。很難追蹤輸入變量和模型結(jié)果之間的聯(lián)系。它們因高性能而被使用，但缺乏可解釋性是它們最弱的方面之一。

在許多應(yīng)用中，我們需要知道、理解或證明模型中如何使用輸入變量以及它們對最終模型預(yù)測有什么影響。而DALEX是一組幫助理解復(fù)雜模型如何工作的工具，為了解決分類和回歸問題的數(shù)據(jù)訓(xùn)練而創(chuàng)建的一個(gè)綜合工具包。

小編最近學(xué)習(xí)到DALEX包能夠?qū)⒌哪Ｐ瓦M(jìn)行很好的解釋，不僅能夠?qū)δＰ瓦M(jìn)行評估，還可以進(jìn)行不同特征變量對響應(yīng)變量的影響進(jìn)行分析。

目前，已有研究將DALEX包應(yīng)用于生信文章，如下圖。這是來自Am J Transl Res

的一篇IF > 4分生信文章。

但是具體要如何實(shí)現(xiàn)？？？

今天，下面小編以生物信息轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)為例進(jìn)行說明。

代碼具體包括：

Step1 輸入數(shù)據(jù)并劃分訓(xùn)練集和測試集

Step2構(gòu)建模型（隨機(jī)森林RF、廣義線性回歸GLM和支持向量機(jī)SVM）

Step3模型解釋（DALEX包的explain函數(shù)對三個(gè)模型進(jìn)行解釋性分析）

Step4模型表現(xiàn)（model_performance函數(shù)）

Step5變量重要性分析（此處損失函數(shù)為均方根誤差）

Step6單個(gè)連續(xù)型解釋變量與響應(yīng)變量關(guān)系（variable_effect函數(shù)）?

下面是代碼中附帶數(shù)據(jù)逐步分析結(jié)果

?

神奇吧，就是如此簡單，我們用的都是入門級函數(shù)，稍微懂點(diǎn)R語言就能實(shí)現(xiàn)。

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