« Méthode d'interprétation agnostique » : différence entre les versions


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== Définition ==
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Approche permettant de comprendre la réponse prédictive d'un modèle boîte noire, au lieu de la réponse de l'ensemble de données d'origine. Elle peut être utilisée pour tout modèle d'apprentissage automatique, des machines à vecteurs de support aux réseaux neuronaux.


== Français ==
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== Anglais ==
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''' Model-Agnostic Method '''
''' model-agnostic method '''
 


Interpretable models are models who explain themselves, for instance from a decision tree you can easily extract decision rules. Model-agnostic methods are methods you can use for any machine learning model, from support vector machines to neural networks.
It’s not possible to directly interpret most machine learning models. For popular models like random forests, gradient boosted machines and neural networks you need model-agnostic methods. At the moment there are some interesting methods available, like permutation feature importance³, Partial Dependence Plots (PDPs), Individual Conditional Expectation (ICE) plots, global surrogate models, Local Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME) and Shapley Additive Explanations (SHAP). 


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[https://towardsdatascience.com/model-agnostic-methods-for-interpreting-any-machine-learning-model-4f10787ef504   Source : towardsdatascience ]
[https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/B9780323856485000086   Source : ScienceDirect ]




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Version du 15 février 2023 à 07:13

Définition

Approche permettant de comprendre la réponse prédictive d'un modèle boîte noire, au lieu de la réponse de l'ensemble de données d'origine. Elle peut être utilisée pour tout modèle d'apprentissage automatique, des machines à vecteurs de support aux réseaux neuronaux.

Français

XXXXXXXXX

Anglais

model-agnostic method



Source : ScienceDirect

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Contributeurs: Imane Meziani, wiki