Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Тест возмущения входных данных
Техника, заключающаяся во введении контролируемых вариаций во входных характеристиках для наблюдения за амплитудой изменений в прогнозах, позволяющая количественно оценить стабильность модели в отношении шума.
Кривая чувствительности
Графическое представление, показывающее, как систематически меняются прогнозы модели при изменении конкретной характеристики, в то время как остальные остаются постоянными.
Тест контрфактуалов
Метод анализа, генерирующий гипотетические сценарии, в которых некоторые характеристики изменены для оценки влияния на прогноз, позволяющий идентифицировать критические пороги принятия решений.
Тест Морриса
Экономичный метод скрининга, быстро оценивающий влияние характеристик путем вычисления элементарных эффектов вдоль траекторий в пространстве параметров, идентифицирующий не влиятельные переменные.
Анализ по одному за раз (OAT)
Последовательный подход, изменяющий одну характеристику за раз, сохраняя остальные постоянными для изолирования индивидуального влияния, хотя и игнорирующий эффекты взаимодействия.
Тест Монте-Карло
Стохастический метод выборки, генерирующий случайным образом множественные конфигурации входных данных в соответствии с их распределением для оценки общей чувствительности и неопределенности прогнозов.
Тест адверсариального возмущения
Оценка уязвимости модели путем введения минимальных и намеренных изменений во входные данные для провоцирования значительных ошибок прогнозирования.
Анализ влияния характеристик
Систематическая количественная оценка вклада каждой входной переменной в вариации прогнозов, часто комбинируемая с техниками визуализации для интерпретации сложных отношений.
Карта чувствительности
Двумерная визуализация, показывающая градиенты чувствительности модели в пространстве признаков, выявляющая области высокой и низкой прогностической стабильности.
Тест стабильности модели
Протокол оценки, измеряющий согласованность прогнозов модели при допустимых вариациях входных данных, включая шум измерений и ошибки выборки.
Анализ чувствительности на основе выборки
Статистический подход, использующий методы стратифицированной выборки или латинского гиперкуба для эффективного исследования пространства признаков и оценки их влияния на прогнозы.
Тест дрейфа признаков
Непрерывный мониторинг, обнаруживающий изменения в распределении входных признаков с течением времени для оценки их потенциального влияния на производительность и надежность модели.
Количественный анализ чувствительности
Строгая методология, предоставляющая точные числовые показатели относительной важности признаков, позволяющая объективные сравнения и принятия решений на основе количественных порогов.