Explainable AI (XAI) та інтерпретація моделей

🎓 Методи інтерпретації

SHAP

Концепція: Shapley values з game theory. Справедливий розподіл впливу ознак.

Переваги: Універсальний, теоретично обґрунтований, показує вплив кожної ознаки.

Типи: TreeSHAP (для trees), KernelSHAP (model-agnostic), DeepSHAP (для neural networks).

LIME

Концепція: Локальна апроксимація через просту модель (лінійна). Пояснює конкретний прогноз.

Переваги: Простий, швидкий, model-agnostic.

Недоліки: Тільки локальна, може бути нестабільною.

Feature Importance

Tree-based: Gini importance, gain для trees. Вбудовані в моделі.

Permutation: Перемішування ознак, перевірка впливу на accuracy.

SHAP: SHAP values для importance. Більш точний.

🔧 Model-Specific Methods

Attention для Neural Networks

Концепція: Attention weights показують, на що модель звертає увагу.

Застосування: NLP (BERT, GPT), Computer Vision.

Переваги: Вбудований в моделі, інтуїтивний.

Grad-CAM для CNNs

Концепція: Gradient-weighted Class Activation Mapping. Показує важливі регіони в зображенні.

Застосування: Computer Vision, medical imaging.

📚 Практичні приклади

Приклад 1: SHAP для інтерпретації XGBoost

Модель: Навчити XGBoost модель.

SHAP: Обчислити SHAP values (TreeSHAP).

Візуалізація: Візуалізувати feature importance, summary plots.

Інтерпретація: Проаналізувати вплив ознак на прогнози.

Приклад 2: LIME для локального пояснення

Прогноз: Взяти конкретний прогноз для пояснення.

LIME: Застосувати LIME для локального пояснення.

Візуалізація: Візуалізувати важливі ознаки для цього прогнозу.

© 2025 Науковий Симулятор. Всі права захищені.

Explainable AI: розуміння рішень моделей

Спробуйте наживо

Усе, що вище, працює прямо у вашому браузері — відкрийте Dimensionality Reduction: PCA, t-SNE & UMAP і змінюйте параметри під час роботи. Нічого не встановлюється, нічого не завантажується на сервер, уся модель живе в одній вкладці.