【发布时间】：2020-02-25 10:35:59
【问题描述】：
我们有一个使用自动编码器的异常检测模型，它接受 13 个参数。我们想检测是哪个参数导致了这种异常。
到目前为止，我们正在探索如何做到这一点，但还没有遇到任何事情。任何人都可以就如何做到这一点提出一些算法吗？
【问题讨论】：
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有关于这个问题的消息吗？
标签： machine-learning deep-learning autoencoder anomaly-detection
【发布时间】：2020-02-25 10:35:59
【问题描述】：
SHAP values 很适合这个。 shap Python 库支持 scikit-learn IsolationForest since October 2019，所以这是最简单的方法。
您应该能够将 shap 中的 DeepExplainer 用于在 Keras/Tensorflow 中实现的自动编码器。还有通用/黑盒KernelExplainer，可以应用于任何模型。
【讨论】：