Modellərin şərh edilə bilən yolları hansılardır?

Modelin şərh edilə bilənlik üsulları iki böyük kateqoriyaya bölünə bilər:

1. Qlobal şərh edilə bilənlik — bütün modelin işləmə prinsipini anlamaq.

   • Sadə modellər: xətti reqressiya, qərar ağacları.
   • İzah metodları: xüsusiyyətlərin əhəmiyyət qaydası, modelin quruluşunun vizuallaşdırılması.

2. Lokal şərh edilə bilənlik — modelin müəyyən nümunə üçün proqnozunu izah etmək.

   • LIME (Lokal Anlaşılan və Model-agnostik İzahlar): modelin lokal xətti yaxınlaşmasını qurur.
   • SHAP (Shapley Əlavə İzahlar): oyun nəzəriyyəsinə əsaslanır, hər bir xüsusiyyətin proqnoza töhfəsini bölüşdürür.

Həmçinin, Partial Dependence Plots (PDP) kimi vizuallaşdırma metodları, fərdi xüsusiyyətlərin proqnoza təsirini göstərir.

Python üçün SHAP istifadə nümunəsi:

import shap
explainer = shap.Explainer(model)
shap_values = explainer(X)
shap.summary_plot(shap_values, X)

Bu metodlar modelin niyə belə qərarlar verdiyini anlamağa kömək edir, bu isə etibar və debugging üçün vacibdir.