tgoop.com/dsproglib/6200
Last Update:
🔍 Концепция дня: LIME в ML
Прогнозировать — круто, но понимать, почему модель приняла решение, ещё важнее!
LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) помогает объяснять работу моделей, даже если они сложные.
Как это работает?
1. Берём данные и их предсказание.
2. Генерируем похожие данные, меняя признаки.
3. Получаем предсказания модели.
4. Обучаем простую линейную модель, чтобы выделить важные признаки.
Для чего подходит?
✔️ Таблицы → добавляем шум к непрерывным признакам или меняем категориальные значения.
✔️ Текст → случайным образом удаляем слова.
✔️ Изображения → создаём суперпиксели и отключаем их для оценки вклада.
Библиотека дата-сайентиста #буст
BY Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
Share with your friend now:
tgoop.com/dsproglib/6200