Model Interpretability та інтерпретація моделей

🎓 Методи

SHAP

Концепція: Shapley values для feature contributions.

Типи: TreeSHAP, KernelSHAP, DeepSHAP.

Переваги: Unified, теоретично обґрунтований.

LIME

Концепція: Локальна інтерпретація через прості моделі.

Переваги: Model-agnostic, локальний.

Застосування: Для окремих predictions.

Feature Importance

Методи: Permutation, tree-based, correlation.

Застосування: Глобальне розуміння.

Мета: Визначення важливих features.

🔧 Візуалізація

SHAP Plots

Waterfall: Для окремих predictions.

Summary: Для глобального розуміння.

Dependence: Для feature interactions.

Partial Dependence Plots

Концепція: Візуалізація впливу features.

Застосування: Для розуміння relationships.

Мета: Інтерпретація моделі.

ICE Plots

Концепція: Individual Conditional Expectation.

Переваги: Показує heterogeneity.

Застосування: Для детального аналізу.

📚 Практичні приклади

Приклад 1: SHAP для інтерпретації моделі

SHAP: Обчислити SHAP values для моделі.

Plots: Створити summary plot, waterfall plot.

Інтерпретація: Проаналізувати feature contributions.

Приклад 2: LIME для локальної інтерпретації

LIME: Створити LIME explainer.

Explanation: Отримати explanation для prediction.

Візуалізація: Візуалізувати feature contributions.

© 2025 Науковий Симулятор. Всі права захищені.

Model Interpretability: розуміння 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.