Was bedeutet "Ansammelte lokale Effekte"?
Inhaltsverzeichnis
Accumulated Local Effects (ALE) ist eine Methode, um zu verstehen, wie Features in einem Modell die Ergebnisse beeinflussen. Im Gegensatz zu traditionellen Methoden, die einen Gesamteffekt eines Features für alle Datenpunkte zeigen, konzentriert sich ALE darauf, wie dieses Feature individuelle Vorhersagen beeinflusst.
Was macht ALE?
ALE schaut sich die Änderungen im Output des Modells an, während wir ein Feature ändern und die anderen konstant halten. Dieser Ansatz hilft, die Auswirkungen eines Features in einem localen Kontext zu sehen, anstatt nur die Effekte über den gesamten Datensatz zu mitteln.
Warum ALE nutzen?
ALE kann Muster aufdecken, die Durchschnittsmethoden vielleicht übersehen. Zum Beispiel, wenn das Alter das Einkommen stark beeinflusst, kann ALE zeigen, wie dieser Effekt für verschiedene Altersgruppen unterschiedlich ist, anstatt einen einzigen Durchschnittseffekt für alle Individuen anzugeben.
Wie ist ALE nützlich?
ALE hilft, spezifische Beziehungen zwischen Features und Ergebnissen zu identifizieren. Durch das Aufzeigen lokaler Effekte ermöglicht es ein besseres Verständnis der Modellentscheidungen, was es einfacher macht zu interpretieren, wie verschiedene Merkmale zu den Ergebnissen beitragen.