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해석 가능성

해석 가능한 분류 모델을 훈련시키고 복잡한 분류 모델을 해석하기

선형 모델, 결정 트리, 일반화된 가산 모델처럼 본질적으로 해석 가능한 분류 모델을 사용하거나 아니면 해석 가능성 특징을 사용하여 원래 해석이 불가능한 복잡한 분류 모델을 해석합니다.

분류 모델을 해석하는 방법을 알아보려면 Interpret Machine Learning Models 항목을 참조하십시오.

함수

모두 확장

LIME(Local Interpretable Model-Agnostic Explanations)

limeLocal interpretable model-agnostic explanations (LIME) (R2020b 이후)
fitFit simple model of local interpretable model-agnostic explanations (LIME) (R2020b 이후)
plotPlot results of local interpretable model-agnostic explanations (LIME) (R2020b 이후)

섀플리 값

shapleyShapley values (R2021a 이후)
fitCompute Shapley values for query point (R2021a 이후)
plotPlot Shapley values (R2021a 이후)

부분 종속성

partialDependenceCompute partial dependence (R2020b 이후)
plotPartialDependenceCreate partial dependence plot (PDP) and individual conditional expectation (ICE) plots
fitcgamFit generalized additive model (GAM) for binary classification (R2021a 이후)
fitclinearFit binary linear classifier to high-dimensional data
fitctree다중클래스 분류를 위한 이진 결정 트리 피팅

객체

ClassificationGAMGeneralized additive model (GAM) for binary classification (R2021a 이후)
ClassificationLinearLinear model for binary classification of high-dimensional data
ClassificationTreeBinary decision tree for multiclass classification

도움말 항목

모델 해석

해석 가능한 모델