Компромисс между точностью и интерпретируемостью — это ложь

•Современные модели, такие как XGBoost и нейронные сети, сложны и интересны, но трудно объяснимы. •Методы, не зависящие от модели, такие как SHAP и LIME, могут помочь объяснить сложные модели, но не всегда дают полную картину. •Точность и интерпретируемость — это баланс между прогностическими характеристиками и простотой понимания модели. •Сложные модели, такие как глубокое обучение, обладают высокой точностью, но трудно интерпретируемы. •Линейные модели, такие как деревья принятия решений, поддаются интерпретации, но могут не отражать сложность данных. •Цель машинного обучения — максимизация производительности при работе с будущими данными.

читать материал полностью

Этот пост подготовила нейросеть: сделала выжимку статьи и, возможно, даже перевела ее с английского. А бот опубликовал пост в Сетке.