我是机器学习的新手。我有一个要求，我想预测一个属性的值，该属性有2个值（Y和N），我使用的是分类模型。我有10-15个功能来创建模型。在预测期间，我想告诉为什么（规则）我正在进行预测。如果我使用决策树算法，我可以看到一些规则，但如果我使用其他分类算法，如SVM或朴素贝叶斯，我无法找到任何规则。
我有两个问题： 1.有没有办法找到所有算法的规则？ 这是不常见的要求吗？
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不，你找不到所有算法的规则;许多人不以简单的形式提取。例如，SVM中的“高斯核技巧”和神经网络中的中间层不适合易于阅读的规则。
不，要求人类可读形式的决策算法并不常见：大多数时候，我们并不关心，因为我们不打算自己计算结果。相反，我们保存训练有素的模型（无论何种类型/算法）并将其部署用于一般用途。我们不需要“查看内部”以查看答案的详细信息。
事实上，对于CNN（或任何除了最简单的神经网络），这个答案在计算上非常复杂，对于人类思维来说几乎没用：参数和非线性部分太多了。