Model nima asoslanganligini qanday tekshirish mumkin?

Modelning qaror qabul qilishda asoslangan narsani tushunish uchun modellarning izohlash usullari qo'llaniladi. Masalan:

• Feature Importance — qaysi xususiyatlar prognozlarga eng katta ta'sir ko'rsatishini ko'rsatadi.
• SHAP (SHapley Additive exPlanations) — har bir xususiyatning aniq prognozdagi hissasini tushuntiradi.
• LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) — modelni mahalliy ravishda oddiy va tushunarli model bilan yaqinlashtiradi.

Python uchun SHAP dan foydalanish misoli:

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

Shu tarzda, model chiqishiga ta'sir qiluvchi xususiyatlar va ularning darajasini vizual va miqdoriy baholash mumkin.