Welke manieren zijn er om modellen te interpreteren?

De interpretatiemethoden voor modellen kunnen worden onderverdeeld in twee grote categorieën:

1. Globale interpretatie — begrip van hoe het hele model werkt.

   • Eenvoudige modellen: lineaire regressie, beslissingsbomen.
   • Uitlegmethoden: regel van belang van kenmerken, visualisatie van de structuur van het model.

2. Lokale interpretatie — uitleg van de voorspelling van het model voor een specifiek voorbeeld.

   • LIME (Lokale Interpreteerbare en Model-agnostische Uitleggen): bouwt een lokale lineaire benadering van het model.
   • SHAP (Shapley Additive explanations): gebaseerd op speltheorie, verdeelt de bijdrage van elke eigenschap aan de voorspelling.

Er zijn ook visualisatiemethoden, zoals Partial Dependence Plots (PDP), die de invloed van individuele kenmerken op de voorspelling laten zien.

Voorbeeld van het gebruik van SHAP voor een model in Python:

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

Deze methoden helpen te begrijpen waarom het model bepaalde beslissingen neemt, wat belangrijk is voor vertrouwen en debugging.