不要只关心怎么优化模型,这不是机器学习的全部

机器学习领域的学生、研究员、企业开发者都习惯了在模型的优化上花大量功夫,仿佛取得更高的准确率/AUC/mAP等等就是机器学习研究和应用的全部。但是很少有人去问:测试表现优秀的模型就真的能很好解决真实世界的问题吗?
可解释的机器学习方向的研究员、《可解释的机器学习》书作者 ChristophMolnar近日就发表了一篇博客,提醒领域内的各位警醒这种风气,开始注意机器学习的应用中那些不应该被忽视