❔ Какими методами можно интерпретировать сложные модели, например, случайные леса или нейронные сети

Интерпретация сложных моделей требует специальных подходов, так как в отличие от простой логистической регрессии у них нет очевидных коэффициентов:

1️⃣ Feature Importance — метод оценки важности признаков. В деревьях отслеживается, насколько каждый признак снижает неопределенность (impurity) при разбиениях.

2️⃣ Partial Dependence Plots (PDPs) — графики зависимости, которые показывают, как меняется прогноз модели при изменении одного признака, усредняя влияние остальных.

3️⃣ LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations) — создает локальные приближённые модели вокруг отдельных предсказаний для объяснения, как конкретный результат был получен.

4️⃣ SHAP (SHapley Additive exPlanations) — использует идеи теории игр, чтобы справедливо распределить вклад каждого признака в конкретное предсказание.

Библиотека собеса по Data Science