Modellarning talqin qilish imkoniyatlari qanday?

Modelning tafsirlash usullari ikki katta toifaga bo‘linishi mumkin:

1. Global tafsirlash — butun modelning ishlashini tushunish.

   • Oddiy modelllar: chiziqli regressiya, qaror daraxtlari.
   • Tafsirlash usullari: xususiyatlarning ahamiyat qoidasi, model tuzilmasining vizualizatsiyasi.

2. Mahalliy tafsirlash — modelning aniq misol uchun bashoratini tushuntirish.

   • LIME (Mahalliy Tushuntiriladigan va Model-agnostik Izohlar): modelning mahalliy chiziqli taxminini quradi.
   • SHAP (Shapley Qo‘shilish Izohlari): o‘yin nazariyasiga asoslangan, har bir xususiyatning bashoratdagi hissasini taqsimlaydi.

Shuningdek, Partial Dependence Plots (PDP) kabi vizualizatsiya usullari, alohida xususiyatlarning bashoratga ta'sirini ko‘rsatadi.

Python uchun SHAP dan foydalanish misoli:

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

Ushbu usullar model nima uchun shunday qarorlar qabul qilayotganini tushunishga yordam beradi, bu esa ishonch va debugging uchun muhimdir.