क्या कोई साहित्य एल्गोरिदम की विशेषताओं की गणना कर रहा है जो उन्हें व्याख्या करने की अनुमति देता है?
एकमात्र साहित्य जिसके बारे में मुझे पता है, वह है रीबेरो, सिंह और गेस्ट्रीन का हालिया पत्र । वे पहले एक ही भविष्यवाणी की व्याख्या को परिभाषित करते हैं:
"एक भविष्यवाणी की व्याख्या" करके, हमारा मतलब है कि पाठ या दृश्य कलाकृतियों को प्रस्तुत करना जो उदाहरण के घटकों (उदाहरण के लिए पाठ में शब्द, एक छवि में पैच) और मॉडल की भविष्यवाणी के बीच संबंधों की गुणात्मक समझ प्रदान करते हैं।
लेखक आगे इस बारे में विस्तार से बताते हैं कि अधिक ठोस उदाहरणों के लिए इसका क्या अर्थ है, और फिर इस धारणा का उपयोग किसी मॉडल की व्याख्या को परिभाषित करने के लिए करें। उनका उद्देश्य मौजूदा तरीकों की व्याख्यात्मकता की तुलना करने के बजाय अन्यथा अकर्मक मॉडल के लिए कृत्रिम रूप से व्याख्यात्मकता को जोड़ने और बोलने की कोशिश करना है। पेपर वैसे भी मददगार हो सकता है, जैसा कि "व्याख्यात्मकता" की धारणा के आसपास एक अधिक सटीक शब्दावली को पेश करने की कोशिश की जाती है।
क्या मशीन लर्निंग मॉडल आमतौर पर दोनों के बीच एक अच्छे व्यापार का प्रतिनिधित्व करने के रूप में स्वीकार किए जाते हैं?
मैं @ के साथ सहमत हूँ कि लोचदार-शुद्ध (केवल लॉजिस्टिक के लिए) प्रतिगमन को भविष्यवाणी सटीकता और स्पष्टीकरण के बीच एक अच्छे समझौते के लिए एक उदाहरण के रूप में देखा जा सकता है।
एक अलग तरह के एप्लिकेशन डोमेन (समय श्रृंखला) के लिए, तरीकों का एक अन्य वर्ग भी एक अच्छा समझौता प्रदान करता है: बायेसियन स्ट्रक्चरल टाइम सीरीज मॉडलिंग। यह शास्त्रीय संरचनात्मक समय श्रृंखला मॉडलिंग, और बायेसियन दृष्टिकोण से कुछ लचीलेपन से व्याख्यात्मकता प्राप्त करता है। लॉजिस्टिक रिग्रेशन के समान, मॉडलिंग के लिए उपयोग किए जाने वाले रिग्रेशन समीकरणों से स्पष्टीकरण में मदद मिलती है। विपणन में एक अच्छा आवेदन और आगे के संदर्भों के लिए इस पेपर को देखें ।
केवल उल्लेख किए गए बायेसियन संदर्भ से संबंधित, आप संभाव्य चित्रमय मॉडल को देखना चाह सकते हैं। उनकी व्याख्या प्रतिगमन समीकरणों पर निर्भर नहीं करती है, लेकिन मॉडलिंग के चित्रमय तरीकों पर; एक महान अवलोकन के लिए कोल्लर और फ्रीडमैन द्वारा "प्रोबेबिलिस्टिक ग्राफिकल मॉडल: सिद्धांत और तकनीक" देखें।
मुझे यकीन नहीं है कि हम ऊपर दिए गए बायेसियन तरीकों को "आम तौर पर स्वीकार किए गए अच्छे व्यापार-बंद" के रूप में संदर्भित कर सकते हैं। वे उस के लिए पर्याप्त रूप से अच्छी तरह से ज्ञात नहीं हो सकते हैं, खासकर लोचदार शुद्ध उदाहरण की तुलना में।