Möglichkeiten zur Verbesserung der Interpretierbarkeit von Modellen für maschinelles Lernen

Erklärbare KI ist ein wichtiger Aspekt des maschinellen Lernens (ML), da sie das Innenleben des Modells transparent und leicht verständlich macht. Schritte zur Verbesserung der Interpretierbarkeit von ML-Modellen:

Die Interpretierbarkeit vor der Modellierung ist ein wichtiger Schritt in der Datenwissenschaft. In diesem Schritt müssen wir die Daten analysieren und verstehen, die zum Trainieren des Modells verwendet werden. Zunächst führen wir eine explorative Datenanalyse durch, um die Eigenschaften und Verteilung der Daten zu verstehen. Durch diese Analyse können wir Ausreißer, fehlende Werte und andere Probleme im Zusammenhang mit dem Modelltraining in den Daten finden. Zweitens benötigen wir Feature Engineering, um klare, interpretierbare Features zu erstellen. Beim Feature Engineering handelt es sich um einen Prozess der Umwandlung von Rohdaten in Features, die für das Modelltraining geeignet sind. Dieser Prozess umfasst Feature-Auswahl, Feature-Extraktion, Feature-Transformation und andere Technologien. Durch Feature Engineering können wir das Original modellieren.

Interpretierbarkeit ist ein wichtiger Gesichtspunkt bei der Auswahl eines Modells. Normalerweise bevorzugen wir die Auswahl von Modellen, die sowohl gute Vorhersageergebnisse erzielen als auch eine hohe Interpretierbarkeit aufweisen. Beispielsweise können Entscheidungsbäume und lineare Modelle die Gründe für ihre Vorhersagen leichter erklären als neuronale Netze. Daher sollten wir in praktischen Anwendungen die Vorhersageleistung und die Erklärungskraft des Modells abwägen und das Modell auswählen, das am besten zum Problem passt.

Interpretierbarkeit nach dem Modell bedeutet, dass nach dem Training des Modells verschiedene Techniken verwendet werden können, um die Vorhersageergebnisse des Modells zu verstehen. Eine dieser Techniken ist die Störungsmethode, bei der eine Analyse durchgeführt wird, indem eine einzelne Variable geändert und ihre Auswirkung auf die Modellausgabe beobachtet wird. Eine andere Technik besteht darin, SHAP-Werte zu verwenden, die ein Maß für die Wichtigkeit von Merkmalen liefern und zur Erklärung der Vorhersagen des Modells verwendet werden. Diese Techniken können uns helfen, das Funktionsprinzip und die Vorhersagelogik des Modells besser zu verstehen.

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