Quali sono i modi di interpretabilità dei modelli?

Le modalità di interpretabilità dei modelli possono essere suddivise in due grandi categorie:

1. Interpretabilità globale — comprensione del funzionamento dell'intero modello.

   • Modelli semplici: regressione lineare, alberi decisionali.
   • Metodi di spiegazione: regola di importanza delle caratteristiche, visualizzazione della struttura del modello.

2. Interpretabilità locale — spiegazione della previsione del modello per un esempio specifico.

   • LIME (Spiegazioni Locali Interpretabili e Agnostiche del Modello): costruisce un'approximation lineare locale del modello.
   • SHAP (Spiegazioni Additive di Shapley): basato sulla teoria dei giochi, distribuisce il contributo di ogni caratteristica alla previsione.

Esistono anche metodi di visualizzazione, come i Partial Dependence Plots (PDP), che mostrano l'influenza di caratteristiche individuali sulla previsione.

Esempio di utilizzo di SHAP per un modello in Python:

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

Questi metodi aiutano a capire perché il modello prende determinate decisioni, il che è importante per la fiducia e il debugging.