Koji su načini interpretabilnosti modela?

Методе интерпретабилности модела могу се поделити у две велике категорије:

1. Глобална интерпретабилност — разумевање рада целог модела.

   • Једноставни модели: линеарна регресија, одлучни дрвета.
   • Методе објашњења: правило важности карактеристика, визуелизација структуре модела.

2. Локална интерпретабилност — објашњење предвиђања модела за конкретан пример.

   • LIME (Локално интерпретабилна и модел-агностичка објашњења): гради локално линеарно приближење модела.
   • SHAP (Шаплејеве додатне објашњења): засновано на теорији игара, расподељује допринос сваке карактеристике у предвиђању.

Постоје и методе визуализације, као што су Partial Dependence Plots (PDP), који показују утицај појединачних карактеристика на предвиђање.

Пример коришћења SHAP за модел у Python-у:

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

Ове методе помажу да се разуме зашто модел доноси одређене одлуке, што је важно за поверење и дебаговање.