Modelin neye dayandığını nasıl kontrol edilir?

Karar verirken modelin temel aldığı noktayı anlamak için modellerin yorumlanabilirlik yöntemleri kullanılır. Örneğin:

• Özellik Önem Derecesi — hangi özelliklerin tahminleri en çok etkilediğini gösterir.
• SHAP (SHapley Additive exPlanations) — her özelliğin belirli bir tahminde katkısını açıklar.
• LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) — modeli lokal olarak basit ve yorumlanabilir bir modelle yaklaşıklar.

Python'da bir model için SHAP kullanımı örneği:

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

Bu şekilde, hangi özelliklerin ve ne ölçüde model çıktısını etkilediğini görsel ve sayısal olarak değerlendirebilirsiniz.