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让ML对高风险决策者更有用
一种新的可视化分析工具可以帮助儿童福利专家理解机器学习预测，帮助他们做出决定。
图片来源:麻省理工学院Christine Daniloff
一个国际研究团队开发了一种可视化分析工具，以解决儿童福利专家使用机器学习模型筛选案例所面临的挑战。
麻省理工学院(MIT)、新西兰奥克兰理工大学和澳大利亚昆士兰大学的研究人员在设计该工具时，使用了来自科罗拉多州儿童福利部门电话筛选人员的反馈。
在条形图的帮助下，该工具显示了一个案例的具体因素是如何影响儿童在两年内被逐出家园的预测风险的。
麻省理工学院的Kalyan Veeramachaneni说:“这个项目的一个重要收获是，这些领域专家不一定想学习机器学习的实际功能。他们更感兴趣的是理解为什么模型做出了不同的预测，而不是他们的直觉说了什么，或者它使用了什么因素来做出这种预测。”
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