როგორ შევამოწმოთ, რა საფუძველზეა მოდელი?

მოდელის გადაწყვეტილების მიღების საფუძვლების გასაგებად გამოიყენება მოდელების ინტერპრეტაციის მეთოდები. მაგალითად:

• Feature Importance — აჩვენებს, რომელი მახასიათებლები ახდენენ ყველაზე დიდ გავლენას პროგნოზებზე.
• SHAP (SHapley Additive exPlanations) — ახსნის თითოეული მახასიათებლის წვლილს კონკრეტულ პროგნოზში.
• LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) — ადგილობრივად ახლოს მოდელს მარტივ და ინტერპრეტირებად მოდელთან.

Python-ში SHAP-ის გამოყენების მაგალითი:

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

ამ გზით, ვიზუალურად და რაოდენობრივად შეიძლება შეფასდეს, რომელი მახასიათებლები და რა დოზით ახდენენ გავლენას მოდელის გამოსავალზე.