التأثيرات المحلية المتراكمة

التأثيرات المحلية المتراكمة ( ALE ) هي طريقة تفسيرية للتعلم الآلي . ^{[ 1 ]}

تستخدم ALE توزيعًا شرطيًا للميزات كمدخلات وتولد بيانات مُعززة، مما ينتج عنه بيانات أكثر واقعية من التوزيع الهامشي. ^{[ 2 ]}

يتجاهل هذا الأسلوب القيم الشاذة (القيم المتطرفة) البعيدة عن التوزيع. ^{[ 1 ]} وعلى عكس مخططات التبعية الجزئية ومخططات الهامش، فإن أسلوب ALE لا يتأثر بوجود متغيرات تنبؤية مترابطة. ^{[ 3 ]}

يحلل هذا الأسلوب الاختلافات في التنبؤات بدلاً من حساب متوسطها، وذلك عن طريق حساب متوسط ​​الاختلافات في تنبؤات النموذج على البيانات المعززة، بدلاً من حساب متوسط ​​التنبؤات نفسها. ^{[ 2 ]}

باستخدام نموذج يتنبأ بأسعار المنازل بناءً على بعدها عن مركز المدينة ومساحة البناء، تقارن طريقة ALE الاختلافات في التنبؤات لأسعار المنازل ذات الأحجام المختلفة. وتفصل النتيجة تأثير الحجم عن السمات الأخرى المرتبطة به. ^{[ 1 ]}

يُعدّ تحديد فترات التقييم أمرًا شخصيًا. وقد تؤدي الارتباطات العالية بين الخصائص إلى فشل هذه التقنية. ^{[ 1 ] [ 3 ]} تتطلب طريقة ALE عددًا أكبر من المشاهدات الموزعة بانتظام مقارنةً بطريقة PDP، وذلك لضمان تحديد التوزيع الشرطي بدقة. وقد تُنتج هذه التقنية نتائج غير كافية إذا كانت البيانات متفرقة للغاية، وهو أمر شائع في البيانات عالية الأبعاد ( لعنة الأبعاد ). ^{[ 2 ]}

• قابلية التفسير (التعلم الآلي)

• مون، مايكل (2022). الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير للممارسين . دار نشر أورايلي ميديا. رقم ISBN 978-1-0981-1910-2. OCLC 1350433516 .