РАЗРАБОТКА МЕТОДА ОБЪЯСНЕНИЯ РАБОТЫ НЕЙРОННОГО КЛАССИФИКАТОРА НА БАЗЕ АЛГОРИТМА LIME
В настоящей выпускной бакалаврской работе предложен новый подход к интерпретированию как индивидуальных предсказаний моделей машинного обучения любых типов, так и группе индивидуальных предсказаний, что позволяет понять логику алгоритма при выдаче предсказаний. Кроме этого, повышается доверие к модели, что важно при внедрении моделей “чёрных ящиков” в реальные бизнес-процессы.