Ինչպե՞ս ստուգել, թե ինչի վրա է հիմնված մոդելը։

Որպեսզի հասկանանք, թե ինչ հիմք է հանդիսանում մոդելը որոշումներ ընդունելիս, օգտագործվում են մոդելների մեկնաբանելիության մեթոդներ։ Օրինակ՝

• Feature Importance — ցույց է տալիս, թե որ հատկանիշները առավել ազդեցիկ են կանխատեսումների վրա։
• SHAP (SHapley Additive exPlanations) — բացատրում է յուրաքանչյուր հատկանիշի ներդրումը կոնկրետ կանխատեսման մեջ։
• LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) — տեղականորեն մոտեցնում է մոդելին պարզ և մեկնաբանելի մոդելով։

Python-ում SHAP-ի օգտագործման օրինակ՝

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

Այսպիսով՝ հնարավոր է տեսողական և քանակական գնահատել, թե որ հատկանիշները և ինչ չափով են ազդում մոդելի ելքի վրա։