एआई शब्दावली
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पूर्ण शब्दकोश
Feature Interaction Importance
Une mesure qui quantifie l'importance des interactions entre caractéristiques dans les prédictions du modèle, au-delà de leurs effets individuels.
Global Feature Importance
Une métrique qui évalue l'importance de chaque caractéristique sur l'ensemble des prédictions du modèle, révélant les facteurs les plus influents globalement.
Model-Agnostic Interpretation
Des techniques d'interprétation qui fonctionnent sur n'importe quel type de modèle sans nécessiter l'accès à sa structure interne, offrant une flexibilité maximale.
Global SHAP Values
L'agrégation des valeurs SHAP sur l'ensemble du jeu de données pour comprendre l'impact global de chaque caractéristique sur les prédictions du modèle.
Conditional Dependence Plot
Une visualisation qui montre la relation entre une caractéristique et les prédictions du modèle tout en conditionnant sur les valeurs d'autres caractéristiques.
Model-Agnostic Counterfactual Explanations
Une méthode qui génère des exemples hypothétiques pour expliquer comment les prédictions du modèle changeraient si les caractéristiques d'entrée étaient modifiées.
Model-Agnostic Rule Extraction
Une technique qui extrait des règles interprétables du comportement global d'un modèle boîte noire sans nécessiter l'accès à sa structure interne.
Global Feature Effect
L'analyse de l'effet global d'une caractéristique sur les prédictions du modèle, en tenant compte de toutes ses interactions avec les autres caractéristiques.
Model-Agnostic Feature Importance
Une méthode qui évalue l'importance des caractéristiques sans dépendre de la structure du modèle, en utilisant des techniques comme la permutation ou l'élimination.
Global Model Interpretation
L'analyse du comportement global d'un modèle pour comprendre comment il prend des décisions en moyenne sur l'ensemble des données.
Model-Agnostic Partial Dependence
Une technique qui calcule la dépendance partielle des prédictions du modèle par rapport à une caractéristique, sans dépendre de la structure du modèle.
Global Feature Interaction
L'analyse des interactions entre caractéristiques à l'échelle globale pour comprendre comment elles influencent collectivement les prédictions du modèle.
Model-Agnostic Feature Effect
Une méthode qui évalue l'effet d'une caractéristique sur les prédictions du modèle sans dépendre de sa structure interne.
Global Model Explanation
Une explication complète du comportement global d'un modèle, incluant l'importance des caractéristiques, leurs effets et leurs interactions.