جميع الكتب

مهني

1 Markets I: The Ecosystem and Exchange-Traded Marketsالأسواق عبر الإنترنت 2 Markets II: Rates, FX and Creditالأسواق عبر الإنترنت 3 Markets III: Commodities, Energy and Cryptoالأسواق عبر الإنترنت 4 Quantitative Methodsالأساليب عبر الإنترنت 5 Derivatives and Volatilityالمشتقات عبر الإنترنت 6 Rates, Credit, XVA and Riskالفائدة والائتمان والمخاطر عبر الإنترنت 7 Research Craft: Predictors, Backtests, Measurement, Portfoliosالبحث عبر الإنترنت 8 Strategies I: Equities and Futuresالاستراتيجيات عبر الإنترنت 9 Strategies II: Volatility, Relative Value, Macro and the Bank Desksالاستراتيجيات عبر الإنترنت 10 Microstructure and Executionالتنفيذ عبر الإنترنت 11 Market Making and High-Frequency Tradingصناعة السوق عبر الإنترنت 12 Machine Learning for Marketsتعلم الآلة عبر الإنترنت 13 Low-Latency Softwareالتكنولوجيا عبر الإنترنت 14 Networks, Hardware and Trading Infrastructureالتكنولوجيا عبر الإنترنت 15 Research, Data and Risk Platformsالتكنولوجيا عبر الإنترنت 16 The Desk and the Firmالشركة عبر الإنترنت 17 The Industry: Firms, Roles and Careersالمسارات المهنية عبر الإنترنت 18 The Interview Bookالمسارات المهنية عبر الإنترنت
التطبيقات حول المدرب تسجيل الدخول ابدأ القراءة

Quantitative Finance · المسرد

ما معنى Partial dependence, individual conditional expectation, accumulated local effects؟

يُعرف أيضًا باسم: partial dependence · individual conditional expectation · accumulated local effects

Definition 21.2 Machine Learning for Markets · الفصل 21 — Interpretability and Model Governance

The partial dependence of a model ff on feature jj is PDj(v)=n−1∑if(v,xi,−j)\mathrm{PD}_j(v) = n^{-1}\sum_i f(v, x_{i,-j}): the average prediction with feature jj set to vv for every observation (Friedman, 2001). The individual conditional expectation (ICE) curves are the terms of that average, one curve per observation (Goldstein and co-authors, 2015). Accumulated local effects (ALE) average, within narrow intervals of feature jj, the change in prediction when jj moves across the interval for the observations that lie in it, and accumulate those changes (Apley and Zhu, 2020).

correlation of x1x_1 and x2x_2
root mean square error against the true effect of x1x_100.920.99
partial dependence0.0270.1340.229
accumulated local effects0.0280.0440.110
Table 21.1. Error of two global explanations of the same fitted model, evaluated at the data’s values of x1x_1 (the true effect ranges over 2). Data: ml_explain.effects.
The effect of x_1 on a gradient-boosted model when x_2 is a copy of x_1 with correlation 0.99. Data: ml_explain.curves.
Figure 21.1. The effect of x1x_1 on a gradient-boosted model when x2x_2 is a copy of x1x_1 with correlation 0.99. Data: ml_explain.curves.
اقرأ في الفصل →