Quelles sont les méthodes d'interprétabilité des modèles?

Les méthodes d'interprétabilité des modèles peuvent être divisées en deux grandes catégories :

1. Interprétabilité globale — compréhension du fonctionnement de l'ensemble du modèle.

   • Modèles simples : régression linéaire, arbres de décision.
   • Méthodes d'explication : règle d'importance des caractéristiques, visualisation de la structure du modèle.

2. Interprétabilité locale — explication de la prédiction du modèle pour un exemple spécifique.

   • LIME (Explications Locales Interprétables et Agnostiques du Modèle) : construit une approximation linéaire locale du modèle.
   • SHAP (Explications Additives de Shapley) : basé sur la théorie des jeux, répartit la contribution de chaque caractéristique à la prédiction.

Il existe aussi des méthodes de visualisation, comme les Partial Dependence Plots (PDP), qui montrent l'influence de caractéristiques individuelles sur la prédiction.

Exemple d'utilisation de SHAP pour un modèle en Python :

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

Ces méthodes aident à comprendre pourquoi le modèle prend certaines décisions, ce qui est important pour la confiance et le débogage.