For models there is usually a balance between accuracy and interpretability: more complex models may be more accurate, but are also usually harder to understand and explain.
일반적인 모델의 경우 균형 있는 정확도와 해석 능력을 보이는데요, 이보다 복잡한 모델은 더 정확할 수 있지만 동시에 이해하고 설명하기가 더 어렵습니다.
But to ease the interpretability,
ML Experts are able to understand the importance of a model interpretability in it's subsequent adaption by business.
ML 전문가는 비즈니스에 의한 후속 적응에서 모델 해석의 중요성을 이해할 수 있습니다.
Thus, they should not be retained for interpretability and analysis purposes.
Interpretability, or the ability to explain why and how a system makes a decision, can help us improve models, satisfy regulations, and build better products.
시스템이 결정을 내리는 이유와 방법을 설명하는 능력인 해석력을 통해 모델을 개선하고 규정을 지키며 더 나은 제품을 구축할 수 있습니다.
Trials have been critically appraised and rated to assist you to evaluate their validity and interpretability.
Adding interpretability at this phase can help us to understand the most important features for a model, how those features affect the predictions, how each feature contributes to the prediction and how sensitive your model is to certain features.
이 단계에서 투명성을 더하면 모델에 가장 중요한 특징이 무엇인지, 이러한 특징이 예측에 어떤 영향을 미치는지, 또 모델이 일부 특징에 얼마나 민감한지 등을 이해하는데 도움이 될 수 있습니다.
LIME is designed to provide local interpretability, so it is most accurate for a specific decision or result.
Multiple responses are handled in an integrated way, and the Profiler makes it simple to compare and contrast the interpretability and results of various fits.
복수의 반응도 통합된 방식으로 처리되며 프로파일러가 있어 여러가지 적합된 결과와 다양한 해석의 의미를 간단히 비교하고 대조할 수 있습니다.