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计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Profits vs. Losses
Companies can make profits from the trademarks of the prediction generated by their black-box models, but interpretable ML can result in losses. Interpretable ML can result in losses for companies who try to earn money through good-performing in-house-built black-box algorithms. Interpretable ML does not require explainable methods. It is easy to understand the mechanism behind the model. Thus, it destroys the use case for using complex high accuracy black box models.
A recidivism tool ${ }^1$ for risk prediction is widely used in the US judiciary system for checking or predicting which convicts can be arrested again after their release. The model’s output is simple in terms of if-then-else rules, which bases age and the number of past crimes to predict the likelihood of a person committing another crime that leads to jail. A simple interpretable ML model might be as accurate as this. However, the company behind this model has made this a proprietary software sold to the government. This model is equally accurate for recidivism prediction as to the simple three rule interpretable machine learning model involving only age and number of past crimes. However, it was sold as proprietary software to the judicial system.
In medicine, there is a trend toward blind acceptance of black-box models, which opens the door for companies to sell more models to hospitals.
The examples show that there is a problem with the business model for machine learning. The companies that profit from black-box models for high-stakes decisions are not entirely responsible for the quality of individual predictions or explanations of those predictions because no one knows what is happening inside the model and how the results are generated. The best we can do is apply an explainable method and deduce the mechanism. For this reason, interpretable ML is not very popular and is not encouraged. The argument for favoring the black box instead of interpretable ML is that the black box prevents reverse engineering.
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|The Key Differences Between Two Choices
The ability to explain a phenomenon at a conceptual level is very different from generating predictions at a measurable level. This disparity is created by the operationalization of theories into statistical models and measurable data.
To convey this difference properly, consider a theory that $\mathrm{X}$ causes $\mathrm{Y}$, and let’s describe it using the function $F$, such that $Y=F(X)$.
F can be considered a model with two dimensions of inputs and outputs, where $\mathrm{X}$ is the input construct and $\mathrm{Y}$ is the output. F can be any model with the behavior of optimization or prediction.
Because $\mathrm{F}$ is usually not sufficiently detailed to lead to a single $\mathrm{f}$, a set of f-models is often considered.
In explanatory modeling, the objective is to match $\mathrm{f}$ and $\mathrm{F}$ as closely as possible for the statistical inference and prove theoretical hypotheses. The $\mathrm{X}$ and $\mathrm{Y}$ data are tools for estimating $\mathrm{f}$, which tests the causal hypotheses. The objective of explanatory modeling is to understand the relationship between $\mathrm{X}$ and $\mathrm{Y}$ and how changes in $\mathrm{X}$ govern changes in Y. Another objective is to understand how the f mechanisms work while taking input of $X$ and producing an output of $Y$.
In contrast, in predictive modeling, the X, Y, and f entities are combined to create good predictions of new $\mathrm{Y}$ values. Even if the underlying causal relationship is $\mathrm{Y}=\mathrm{F}(\mathrm{X})$, a function other than $f(X)$ and data other than $X$ might be preferable for prediction.
Four primary aspects can explain the differences.
机器学习代考
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|Profits vs. Losses
公司可以从其黑盒模型生成的预测商标中获利，但可解释的 ML 可能会导致损失。可解释的 ML 可能会给那些试图通过性能良好的内部构建的黑盒算法赚钱的公司带来损失。可解释的 ML 不需要可解释的方法。模型背后的机制很容易理解。因此，它破坏了使用复杂的高精度黑盒模型的用例。
累犯工具1for risk prediction在美国司法系统中广泛使用，用于检查或预测哪些罪犯获释后可以再次被捕。该模型的输出在 if-then-else 规则方面很简单，该规则根据年龄和过去犯罪的数量来预测一个人犯下另一项导致入狱的罪行的可能性。一个简单的可解释 ML 模型可能与此一样准确。但是，该模型背后的公司已将其作为专有软件出售给政府。该模型对于累犯预测与仅涉及年龄和过去犯罪数量的简单三规则可解释机器学习模型同样准确。但是，它作为专有软件出售给了司法系统。
在医学领域，存在盲目接受黑盒模型的趋势，这为公司向医院销售更多模型打开了大门。
这些例子表明机器学习的商业模式存在问题。从用于高风险决策的黑盒模型中获利的公司并不完全对个人预测的质量或这些预测的解释负责，因为没有人知道模型内部发生了什么以及结果是如何产生的。我们能做的最好的事情就是应用一种可解释的方法并推导其机制。出于这个原因，可解释的 ML 不是很流行，也不被鼓励。支持黑盒而不是可解释 ML 的论点是黑盒可以防止逆向工程。
计算机代写|机器学习代写machine learning代考|The Key Differences Between Two Choices
在概念层面上解释现象的能力与在可测量层面上做出预测是截然不同的。这种差异是由理论在统计模型和可测量数据中的应用造成的。
为了恰当地表达这种差异，考虑一个理论X原因是，让我们用函数来描述它F, 这样是=F(X).
F 可以被认为是具有输入和输出两个维度的模型，其中X是输入构造并且是是输出。F 可以是任何具有优化或预测行为的模型。
因为F通常不够详细以导致单个F，通常考虑一组 f 模型。
在解释性建模中，目标是匹配F和F尽可能接近统计推断和证明理论假设。这X和是数据是估计的工具F, 它检验因果假设。解释性建模的目的是了解两者之间的关系X和是以及如何改变X控制 Y 的变化。另一个目标是了解 f 机制如何在输入X并产生输出是.
相比之下，在预测建模中，X、Y 和 f 实体被组合以创建新的良好预测是值。即使潜在的因果关系是是=F(X)，除此之外的功能F(X)和数据以外X可能更适合预测。
四个主要方面可以解释差异。
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