Ինչպիսի՞ն են մոդելների մեկնաբանելիության միջոցները։

Մոդելների մեկնաբանելիության մեթոդները կարող են բաժանվել երկու մեծ կատեգորիայի.

1. Գլոբալ մեկնաբանելիություն — ամբողջ մոդելի աշխատանքի ըմբռնումը:

   • Պարզ մոդելներ՝ գծային ռեգրեսիա, որոշման ծառեր:
   • Բացատրական մեթոդներ՝ հատկությունների կարևորության կանոն, մոդելի կառուցվածքի վիզուալիզացիա:

2. Տեղական մեկնաբանելիություն — մոդելի կանխատեսման բացատրություն կոնկրետ օրինակին:

   • LIME (Տեղական բացատրություններ՝ մոդել-անհատական և ագնոստիկ): կառուցում է մոդելի տեղական գծային մոտեցում:
   • SHAP (Shapley հավելյալ բացատրություններ): հիմնված է խաղերի տեսության վրա, բաժանում է յուրաքանչյուր հատկության ներդրումը կանխատեսման մեջ:

Կան նաև վիզուալիզացիայի մեթոդներ՝ Partial Dependence Plots (PDP), որոնք ցույց են տալիս առանձին հատկությունների ազդեցությունը կանխատեսման վրա:

Python-ում SHAP-ի օգտագործման օրինակ:

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

Այս մեթոդները օգնում են հասկանալ, թե ինչու մոդելը որոշումներ է կայացնում, ինչը կարևոր է վստահության և սխալների շտկման համար: