Kā pārbaudīt, uz kā balstās modelis?

Lai saprastu, uz kā balstās modelis pie lēmumu pieņemšanas, tiek izmantotas modeļu interpretācijas metodes. Piemēram:

• Feature Importance — rāda, kuri raksturlielumi ietekmē visvairāk prognozes.
• SHAP (SHapley Additive exPlanations) — skaidro katra raksturlieluma ieguldījumu konkrētā prognozē.
• LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) — lokalizēti aproksimē modeli ar vienkāršu un interpretējamu modeli.

Python piemērs, kā izmantot SHAP:

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

Tādējādi ir iespējams vizuāli un kvantitatīvi novērtēt, kuri raksturlielumi un kādā mērā ietekmē modeļa rezultātu.