მოდელების ინტერპრეტაციის გზები რა არის?

მოდელების ინტერპრეტაციის მეთოდები შეიძლება დაიყოს ორ დიდ კატეგორიად:

1. გლობალური ინტერპრეტაცია — მთელი მოდელის მუშაობის გაგება:

   • მარტივი მოდელები: ხაზოვანი რეგრესია, გადაწყვეტილების ხეები.
   • ახსნის მეთოდები: თვისებების მნიშვნელობის წესი, მოდელის სტრუქტურის ვიზუალიზაცია.

2. ლოკალური ინტერპრეტაცია — კონკრეტული მაგალითისთვის მოდელის წინასწარმეტყველების ახსნა:

   • LIME (ლოკალური ინტერპრეტირებადი და მოდელი-აგნოსტიკური ახსნები): ქმნის მოდელის ადგილობრივ ხაზოვან მიმსგავსებას.
   • SHAP (Shapley დამატებითი ახსნები): დაფუძნებულია თამაშების თეორაზე, ნაწილებს აყოფს თითოეული თვისების წვლილს წინასწარმეტყველებაში.

ასევე არსებობს ვიზუალიზაციის მეთოდები, როგორიცაა Partial Dependence Plots (PDP), რომლებიც აჩვენებს ინდივიდუალური თვისებების გავლენას წინასწარმეტყველებაზე.

Python-ში SHAP-ის გამოყენების მაგალითი:

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

ეს მეთოდები ეხმარება გაგებას, რატომ იღებს მოდელი გარკვეულ გადაწყვეტილებებს, რაც მნიშვნელოვანია ნდობისა და დეფექტების გამოსწორებისთვის.