Forstå teknikker for tolkning av maskinlæringsmodeller

Tolkbarhet er evnen til å forstå og forklare beslutningene som tas av en maskinl
ringsmodell. Det er et viktig aspekt ved maskinl
ring fordi det lar brukere stole på modellen og forstå hvordan den lager spådommer.

Det finnes flere teknikker for å forbedre tolkbarheten til en maskinl
ringsmodell, inkludert:

1. Funksjonsviktighet: Denne teknikken inneb
rer å analysere vektene eller viktighetsskårene som er tildelt hver funksjon av modellen. Dette kan bidra til å identifisere hvilke funksjoner som er viktigst for modellens spådommer.
2. Plott for delvis avhengighet: Disse plottene viser forholdet mellom et spesifikt trekk og det forutsagte resultatet, mens alle andre funksjoner holdes konstante. Dette kan bidra til å forstå hvordan modellen bruker hver funksjon for å lage spådommer.
3. SHAP-verdier: SHAP (SHapley Additive ExPlanations) er en teknikk som tildeler en verdi til hver funksjon for en spesifikk prediksjon, som indikerer dens bidrag til resultatet. Dette kan bidra til å identifisere hvilke funksjoner som driver spådommene for individuelle forekomster.
4. Lokale tolkbare modell-agnostiske forklaringer (LIME): Denne teknikken inneb
rer å generere en forklaring på modellens prediksjoner ved å tiln
rme modellens oppførsel ved hjelp av en enklere, tolkbar modell, for eksempel en line
r modell.
5. Modellagnostisk tolkning: Dette refererer til teknikker som kan brukes på enhver maskinl
ringsmodell, uavhengig av dens underliggende arkitektur eller algoritmer. Disse teknikkene kan bidra til å gi en generell forståelse av hvordan modellen lager spådommer, uten å kreve kunnskap om de spesifikke implementeringsdetaljene.
6. Forklarbar AI (XAI): Dette er et underfelt av kunstig intelligens som fokuserer på å utvikle teknikker for å forklare avgjørelsene tatt av maskinl
ringsmodeller. XAI har som mål å gjøre AI mer transparent og pålitelig ved å gi innsikt i resonnementprosessen til modellene.

Tolkbarhet er et viktig aspekt ved maskinl
ring fordi det kan bidra til å bygge tillit til modellene og forbedre forståelsen og bruken av dem. Det kan også bidra til å identifisere skjevheter og feil i modellene, noe som fører til forbedret ytelse og rettferdighet.