Как да проверите върху какво се базира моделът?

За да разберете на какво се базира моделът при вземане на решения, се използват методи за интерпретируемост на моделите. Например:

• Feature Importance — показва кои признаци оказват най-голямо влияние върху прогнозите.
• SHAP (SHapley Additive exPlanations) — обяснява приноса на всеки признак към конкретна прогноза.
• LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) — локално апроксимира модела с прост и интерпретируем модел.

Пример за използване на SHAP за модел на Python:

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

По този начин може визуално и количествено да се оцени кои признаци и в каква степен влияят на изхода на модела.