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Capacidad de interpretación

Entrene modelos de clasificación interpretables e interprete modelos de clasificación complejos

Emplee modelos de clasificación interpretables por naturaleza, por ejemplo, modelos lineales, árboles de decisión y modelos aditivos generalizados, o utilice las funcionalidades de interpretación para interpretar modelos de clasificación complejos que no son interpretables por naturaleza.

Para saber cómo interpretar modelos de clasificación, consulte Interpret Machine Learning Models.

Funciones

expandir todo

Explicaciones independientes del modelo local interpretable (LIME, por sus siglas en inglés)

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

Valores de Shapley

shapleyShapley values
fitCompute Shapley values for query point
plotPlot Shapley values

Dependencia parcial

partialDependenceCompute partial dependence
plotPartialDependenceCreate partial dependence plot (PDP) and individual conditional expectation (ICE) plots
fitcgamFit generalized additive model (GAM) for binary classification
fitclinearFit binary linear classifier to high-dimensional data
fitctreeFit binary decision tree for multiclass classification

Objetos

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

Temas

Interpretación de modelos

Modelos interpretables