Wie kann man kontrafaktische Erklärungen nutzen, um Machine-Learning-Modelle zu interpretieren?
Machine-Learning-Modelle sind leistungsstarke Werkzeuge zur Lösung komplexer Probleme, aber sie können auch schwer zu verstehen und vertrauenswürdig sein. Wie können Sie erklären, warum ein Modell eine bestimmte Vorhersage oder Entscheidung getroffen hat, insbesondere wenn es sich um Menschenleben oder Werte handelt? Eine Möglichkeit, dies zu tun, besteht darin, kontrafaktische Erklärungen zu verwenden, die Ihnen zeigen, was sich an den Eingabedaten ändern müsste, um eine andere Ausgabe des Modells zu erhalten. In diesem Artikel erfahren Sie, was kontrafaktische Erklärungen sind, wie sie Ihnen bei der Interpretation von Machine-Learning-Modellen helfen können und wie Sie sie mithilfe von Python-Bibliotheken generieren können.