Millised on mudelite tõlgendamise viisid?

Mudelite tõlgendamise meetodid võivad jagada kahte suuremasse kategooriasse:

1. Üldine tõlgendatavus — kogu mudeli töö põhimõtte mõistmine:

   • Lihtsad mudelid: lineaarne regressioon, otsustuspuud.
   • Selgitusmeetodid: tunnuste tähtsuse reegel, mudeli struktuuri visualiseerimine.

2. Kohalik tõlgendatavus — mudeli prognoosi selgitamine konkreetse näite jaoks:

   • LIME (Kohalikud tõlgendatavad ja mudel-agnostilised seletused): loob mudeli kohaliku lineaarse ligilähedasuse.
   • SHAP (Shapley lisanduvad seletused): põhineb mänguteoorial, jaotab iga tunnuse panuse prognoosile.

Samuti on olemas visualiseerimismeetodid, nagu Partial Dependence Plots (PDP), mis näitavad üksikute tunnuste mõju prognoosile.

Pythonis SHAP kasutamise näide:

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

Need meetodid aitavad mõista, miks mudel teeb teatud otsuseid, mis on oluline usaldusväärsuse ja vigade parandamise jaoks.