Какие существуют методы интерпретации предсказаний машинного обучения?

Некоторые методы интерпретации предсказаний машинного обучения:

• SHAP (SHapley Additive exPlanations). 4brain.ru learn.microsoft.com Метод использует теорию игр, чтобы определить вклад каждого признака в принятие решений моделью. 4brain.ru Он представляет каждый объект входных данных как комбинацию признаков и определяет, какой вклад каждый признак вносит в принятие решений моделью для данного объекта. 4brain.ru
• LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations). 4brain.ru Метод использует локальную модель для интерпретации результатов машинного обучения. 4brain.ru Он представляет объекты входных данных в виде набора признаков и оценивает вклад каждого признака в принятие решений моделью для данного объекта. 4brain.ru
• Анализ ошибок модели. 4brain.ru Позволяет определить, какие объекты входных данных наиболее трудны для модели и почему она совершает ошибки на этих объектах. 4brain.ru
• Методы на основе визуализации. 4brain.ru Позволяют визуально представить работу модели и понять, как она принимает решения на основе входных данных. 4brain.ru Например, для моделей, основанных на нейронных сетях, можно визуализировать активацию нейронов на разных слоях или важные признаки на изображениях. 4brain.ru