Modellerin yorumlanabilirlik yolları nelerdir?

Modellerin yorumlanabilirlik yöntemleri iki büyük kategoriye ayrılabilir:

1. Küresel yorumlanabilirlik — tüm modelin çalışma şeklini anlamak.

   • Basit modeller: doğrusal regresyon, karar ağaçları.
   • Açıklama yöntemleri: özelliklerin önem kuralları, model yapısının görselleştirilmesi.

2. Yerel yorumlanabilirlik — belirli bir örnek için modelin tahminini açıklama.

   • LIME (Yerel Yorumlanabilir ve Model-agnostik Açıklamalar): modelin yerel doğrusal bir yaklaşımını oluşturur.
   • SHAP (Shapley Ekleme Açıklamaları): oyun kuramına dayanır, her özelliğin tahmin üzerindeki katkısını dağıtır.

Ayrıca, Partial Dependence Plots (PDP) gibi görselleştirme yöntemleri, belirli özelliklerin tahmin üzerindeki etkisini gösterir.

Python'da bir model için SHAP kullanımı örneği:

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

Bu yöntemler, modelin neden belirli kararlar verdiğini anlamaya yardımcı olur, bu da güven ve hata ayıklama için önemlidir.