探索可解释机器学习：理论、应用与金融实战

《可解释机器学习：模型、方法与实践》是一本深度解析可解释机器学习理论与实际应用的专著，由索信达金融AI实验室团队编写。该书旨在帮助读者理解并掌握这一领域的核心概念和技术，尤其关注其在金融行业的实际运用。全书分为三个部分： 第一部分：背景与理论基础 - 第1章引言介绍了可解释机器学习的研究背景，强调模型可解释性的重要性，以及国内外对于模型透明度和监管的政策动态。这一章节概述了为何解释性在现代AI模型中至关重要，特别是对于金融行业，它涉及到合规性、信任度和决策过程的透明度。 第二部分：内在可解释与事后可解释模型 - 第2章深入探讨了模型的可解释性，阐述其作用以及如何实现。这一部分涵盖了传统的统计模型（如线性回归）到更复杂的内在可解释模型，如EBM（Explanation-Based Models）、GAMI-Net、RuleFit和FallingRuleLists，以及GAMMLI模型。 - 第3章和第4章则分别专注于内在可解释模型和复杂模型的事后解析方法。这部分介绍了部分依赖图、累积局部效应图等可视化工具，以及LIME（Local Interpretable Model-Agnostic Explanations）和SHAP（SHapley Additive exPlanations）等事后解释技术，帮助读者理解模型决策背后的逻辑。 第三部分：实际应用案例 - 第5章和第6章通过银行VIP客户流失预警及归因分析和银行个人客户信用评分模型研究，展示了可解释机器学习在实际业务中的具体应用。这些案例不仅提供了实用的模型构建步骤，还揭示了如何将理论知识转化为实际操作，以解决实际问题。 - 第7章探讨了银行理财产品推荐建模，进一步展现了可解释机器学习如何提升金融服务的个性化和透明度。 整本书以实践为导向，理论与实例相结合，使读者能够系统地学习可解释机器学习，不仅了解其理论框架，还能掌握如何在金融行业利用这些方法解决实际挑战。通过阅读这本书，读者可以建立起完整的可解释机器学习知识体系，并培养在金融领域运用这些技术的能力。