قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
الانخفاض المتوسط في عدم النقاء (MDI)
طريقة تقييم أهمية المتغيرات التي تقيس متوسط تخفيض عدم النقاء (جيني أو إنتروبيا) الذي توفره كل خاصية أثناء بناء الأشجار في نموذج المجموعة.
الانخفاض المتوسط في الدقة (MDA)
تقنية الأهمية بالتبديل التي تقيم تأثير المتغير من خلال قياس انخفاض أداء النموذج عندما يتم تبديل قيم هذا المتغير عشوائياً على مجموعة الاختبار.
أهمية نسبة الكسب
مقياس للأهمية يعتمد على نسبة الكسب المعلوماتي، والذي يقوم بتطبيع كسب المعلومات بواسطة إنتروبيا الخاصية لمعاقبة المتغيرات ذات عدد كبير من القيم المميزة.
أهمية الميزات خارج الحقيبة (OOB)
تقنية تقييم الأهمية باستخدام عينات OOB لكل شجرة في غابة عشوائية، تقيس الزيادة في خطأ OOB عندما يتم تبديل قيم متغير في هذه العينات.
الأهمية الشرطية بالتبديل
نوع مختلف من الأهمية بالتبديل يحترم التبعيات بين الخصائص عن طريق تبديل القيم بشكل مشروط للمتغيرات الأخرى، مما يقلل التحيز للخصائص المترابطة.
أهمية إسقاط العمود
طريقة تقييم الأهمية التي تقيس تأثير الإزالة الكاملة لخاصية عن طريق إعادة تدريب النموذج بدون هذا المتغير ومقارنة الأداء مع النموذج الكامل.
أهمية الميزات القائمة على عدم النقاء
فئة من طرق تقييم الأهمية المبنية على تخفيض عدم النقاء للعقد أثناء بناء الأشجار، تشمل MDI وأهمية جيني، ولكن قد تكون متحيزة تجاه الخصائص ذات الكاردينالية العالية.