قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
قوة تفاعل الميزات
مقياس يحدد كمية شدة آثار التفاعل بين ميزتين أو أكثر في نموذج تنبؤي. يتم قياس التفاعل بالفرق بين التأثير المشترك ومجموع التأثيرات الفردية للميزات.
إحصائية فريدمان H
مقياس كمي للتفاعل بين الميزات يعتمد على التباين الجزئي لتوقعات النموذج. تتراوح إحصائية H بين 0 (لا يوجد تفاعل) و 1 (تفاعل قوي)، ويمكن حسابها للتفاعلات الثنائية أو من رتبة أعلى.
مقياس الاستقرار
مؤشر يقيس اتساق التفسيرات التي تولدها طريقة تفسير إزاء تغييرات طفيفة في بيانات الإدخال. يضمن الاستقرار الجيد أن التفسيرات لا تتغير بشكل متقلب للحالات المتشابهة.
مؤشر القابلية للفهم
درجة مركبة تقيم سهولة فهم الإنسان لتفسير أو نموذج، بناءً على عوامل مثل التعقيد النحوي، وحجم المفردات، والهيكل المنطقي. يجمع هذا المؤشر بين مقاييس موضوعية وذاتية لقابلية القراءة.
المفاضلة بين القابلية للتفسير والدقة
علاقة عكسية بين قدرة النموذج على أن يفسره الإنسان وأدائه التنبؤي الخام. يتم تكميل هذا التوازن بمقاييس متنوعة تسمح بالعثور على توازن أمثل وفقًا لمتطلبات مجال التطبيق.
درجة القابلية للتفسير اللاحقة
تقييم كمي لجودة التفسيرات المولدة بعد تدريب النموذج، تجمع بين الدقة والاستقرار وقابلية الفهم. تتيح هذه الدرجة المركبة مقارنة تقنيات تفسير مختلفة على نفس النموذج.
مقياس القابلية للتفسير الجوهرية
مقياس يقيم درجة القابلية للتفسير المتأصلة في النموذج بناءً على بنيته الخوارزمية بدلاً من التفسيرات الخارجية. تأخذ هذه القياس في الاعتبار عوامل مثل الخطية، والرتابة، والإقلالية.
مقياس الدقة المحلية
مؤشر يقيس دقة تفسير محلي في قدرته على تمثيل سلوك النموذج بدقة في الجوار المباشر لحالة معينة. تقيم هذه المقياس صحة التقديرات المحلية المستخدمة في طرق مثل LIME أو Anchors.
تغطية الشرح
النسبة من مجموعة البيانات التي يمكن لطريقة الشرح من خلالها توليد تفسيرات صحيحة ومتماسكة. تقيس التغطية قابلية التعميم لتقنية التفسير وإمكانية تطبيقها على مناطق مختلفة من فضاء الميزات.
درجة القابلية للتفسير القائمة على القواعد
مقياس خاص بالنماذج القائمة على القواعد يقوم بتقييم جودة الشروحات بناءً على عدد القواعد، وطولها المتوسط، وتداخلها. تفضل هذه الدرجة مجموعات القواعد الموجزة، غير المتكررة، وسهلة الفهم.
مقياس الاتساق
مؤشر يقيم ما إذا كانت شروحات مماثلة يتم توليدها للحالات التي لها تنبؤات متطابقة أو مشابهة. يعد الاتساق أمراً حاسماً للحفاظ على الثقة في الشروحات عبر مختلف مناطق فضاء القرار.