Die Definition und Anwendung interpretativer Algorithmen im maschinellen Lernen

Ein wichtiges Thema beim maschinellen Lernen ist das Verständnis der Gründe für Modellvorhersagen. Obwohl wir die Funktion des Algorithmus anhand vorhandener Algorithmusmodelle kennen können, ist es schwierig zu erklären, warum das Modell solche Vorhersageergebnisse liefert. Interpretationsalgorithmen können uns jedoch dabei helfen, interessante Ergebnisse und bedeutsame variable Effekte zu identifizieren.

Erklärende Algorithmen ermöglichen es uns, die Beziehung zwischen Variablen im Modell zu verstehen, anstatt nur Ergebnisse vorherzusagen. Daher können wir durch die Verwendung mehrerer Algorithmen die Beziehung zwischen den unabhängigen und abhängigen Variablen in einem bestimmten Modell besser verstehen.

Erklärender Algorithmus

Die lineare/logistische Regression ist eine statistische Methode zur Modellierung der linearen Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen. Diese Methode kann uns helfen, die Beziehung zwischen Variablen zu verstehen, indem sie die Summe der Koeffizienten testet.

Der Entscheidungsbaum ist ein Algorithmus für maschinelles Lernen, der Entscheidungen durch die Erstellung eines Baummodells trifft. Es hilft uns, die Beziehung zwischen Variablen zu verstehen, indem es die Regeln für die Aufteilung von Zweigen analysiert.

Hauptkomponentenanalyse (PCA): Eine Technik zur Dimensionsreduktion, die Daten in einen niedrigdimensionalen Raum projiziert und dabei so viel Varianz wie möglich beibehält. PCA kann verwendet werden, um Daten zu vereinfachen oder die Wichtigkeit von Merkmalen zu bestimmen.

LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations): Erklären Sie die Vorhersagen jedes maschinellen Lernmodells, indem Sie das Modell um die Vorhersagen herum annähern, indem Sie einfachere Modelle mithilfe von Techniken wie linearer Regression oder Entscheidungsbäumen erstellen.

SHAPLEY (Shapley Additive Erklärungen): Erklären Sie die Vorhersagen eines beliebigen Modells für maschinelles Lernen, indem Sie den Beitrag jedes Merkmals zur Vorhersage mithilfe einer Methode berechnen, die auf dem Konzept des „marginalen Beitrags“ basiert. In einigen Fällen ist es genauer als SHAP.

SHAP (Shapley-Approximation): Eine Vorhersagemethode, die jedes maschinelle Lernmodell erklärt, indem sie die Bedeutung jedes Merkmals bei der Vorhersage schätzt. SHAP verwendet eine Methode namens „Joint Game“, um Shapley-Werte anzunähern, und ist im Allgemeinen schneller als SHAPLEY.

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