Как проверить, на чем модель основывается?

Чтобы понять, на чем модель основывается при принятии решений, используют методы интерпретируемости моделей. Например:

• Feature Importance — показывает, какие признаки наиболее влияют на предсказания.
• SHAP (SHapley Additive exPlanations) — объясняет вклад каждого признака в конкретное предсказание.
• LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) — локально аппроксимирует модель простой интерпретируемой моделью.

Пример использования SHAP для модели на Python:

import shap
explainer = shap.Explainer(model, data)
shap_values = explainer(data)
shap.summary_plot(shap_values, data)

Таким образом можно визуально и количественно оценить, какие признаки и в какой степени влияют на вывод модели.