Translation not up to date
Modelin bir işlem için öngörülen sonucuna hangi özelliklerin katkıda bulunduğunu ortaya çıkarmak ve hangi değişikliklerin farklı bir sonuca neden olacağını tahmin etmek için Watson OpenScale ' de açıklanabilirliği yapılandırabilirsiniz.
Model yapılandırma sayfanızın Açıklanabilirlik bölümünde, model sonuçlarınızı etkileyen etkenleri analiz etmek için açıklanabilirliği yapılandırın. Belirli model işlemlerine ilişkin etkenlerin etkisini analiz etmek için yerel açıklamaları yapılandırmayı seçebilir ve model sonuçlarını etkileyen genel etkenleri analiz etmek için genel açıklamaları yapılandırabilirsiniz.
Genel ayarları yapılandır
Genel ayarlar sekmesinde, açıklık ayarlarını el ile yapılandırabilir ya da açıklık arşivi oluşturmak için bir özel not defteri çalıştırabilirsiniz. Değerlendirmeniz için ayarları belirtmek üzere arşivi karşıya yükleyebilirsiniz.
Ayarları el ile yapılandırırsanız, kullanmak istediğiniz açıklama yöntemlerini belirtmeniz gerekir. Seçtiğiniz yöntemler, Watson OpenScale ' in açıklık için sağladığı öngörülerin tipini belirler. Kullanıcılar, Genel açıklama' yı etkinleştirerek genel açıklama yöntemi olarak SHAP (Shapley Additive açıklamaları) ya da LIME (Local Interpretable Model-Agnostic açıklamaları) seçebilirler.
Daha fazla bilgi için bkz. İşlemleri açıklama. Eğitim verileri sağlamazsanız, bir açıklanabilirlik arşivi karşıya yüklemeniz gerekir.
Denetlenebilir özellikleri belirtmeyi ve dil desteğini etkinleştirmeyi de seçebilirsiniz. Denetlenebilir özellikler, değiştirilebilen ve model sonuçlarınız üzerinde önemli bir etkisi olan özelliklerdir. Watson OpenScale , farklı sonuçlar üretebilecek değişiklikleri tanımlamak için belirttiğiniz denetlenebilir özellikleri analiz eder.
Dil desteğini etkinleştirirseniz, Watson OpenScale açıklanabilirliği belirlemek için boşlukla sınırlanmamış dilleri analiz edebilir. Desteklenen dilleri otomatik olarak algılamak için Watson OpenScale ' yi yapılandırabilir ya da analiz edilmesini istediğiniz desteklenen dilleri el ile belirtebilirsiniz. Yapılandırılmış ve görüntü modelleri için dil desteğini yapılandıramazsınız.
SHAP açıklamasını yapılandır
Yerel açıklama yöntemi olarak SHAP kullanıyorsanız ya da SHAP genel açıklamasını etkinleştirirseniz, SHAP etiketinde SHAP açıklamalarının nasıl ölçüleceğini belirleyen ayarları belirtmeniz gerekir. Ortak ayarları yapılandırmak için, modelin her bir yerel açıklama için ürettiği pertürbasyonların sayısını belirtmeniz ve artalan verilerini kullanmak için bir seçenek belirlemeniz gerekir. Watson OpenScale , genel ve yerel açıklamalar için özelliklerin sonuçlar üzerindeki etkisini belirlemek üzere arka plan verilerini kullanır.
SHAP genel açıklamasını etkinleştirirseniz, genel açıklama için ayarları da yapılandırmanız gerekir. Devam eden açıklamalar oluşturmak için kullanılan model hareketlerinin örnek boyutunu ve açıklamaların ne zaman oluşturulacağını belirleyen bir zamanlamayı belirtmeniz gerekir. Ayrıca, bir genel açıklama kararlılığı eşiği belirtmeniz ve Watson OpenScale ' in nasıl bir temel çizgi genel açıklaması oluşturduğunu belirten bir seçenek belirlemeniz gerekir. Bu ayarlar, genel açıklama dengesinihesaplamak için kullanılır.
Sınırlamalar
- SHAP genel açıklamaları için ayarları yapılandırdığınızda, Watson OpenScale aşağıdaki sınırlamalara sahiptir:
- Açıklamaları yapılandırmak için kullandığınız örnek boyutu, Watson OpenScale ' in belirli zaman dönemlerinde oluşturabileceği açıklamaların sayısını etkileyebilir. Büyük örnek boyutları için birden çok açıklama oluşturmaya çalışırsanız, Watson OpenScale işlemlerinizi işleyemeyebilir.
- Birden çok Watson OpenScale aboneliği için açıklamaları yapılandırırsanız, devreye alımınız 20 ya da daha az özellik içerdiğinde örnek boyutu ve perturbations ayarlarının sayısı için varsayılan değerleri belirtmeniz gerekir.
- Watson OpenScale , verilerinizdeki sütun adlarında eşit işaretleri (=) desteklemez. Eşittir işareti hataya neden olabilir.
- Açıklanabilirlik, yalnızca kazanan sınıf olasılığını döndüren SPSS çok değişkenli modelleri için desteklenmez.
Daha fazla bilgi
Üst konu: Watson OpenScaleile yapay zeka modellerinin değerlendirilmesi