Некоторые методы интерпретации предсказаний машинного обучения:

• SHAP (SHapley Additive exPlanations). 23 Метод использует теорию игр, чтобы определить вклад каждого признака в принятие решений моделью. 2 Он представляет каждый объект входных данных как комбинацию признаков и определяет, какой вклад каждый признак вносит в принятие решений моделью для данного объекта. 2
• LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations). 2 Метод использует локальную модель для интерпретации результатов машинного обучения. 2 Он представляет объекты входных данных в виде набора признаков и оценивает вклад каждого признака в принятие решений моделью для данного объекта. 2
• Анализ ошибок модели. 2 Позволяет определить, какие объекты входных данных наиболее трудны для модели и почему она совершает ошибки на этих объектах. 2
• Методы на основе визуализации. 2 Позволяют визуально представить работу модели и понять, как она принимает решения на основе входных данных. 2 Например, для моделей, основанных на нейронных сетях, можно визуализировать активацию нейронов на разных слоях или важные признаки на изображениях. 2