Nous avons un modèle de détection d'anomalie utilisant des autoencodeurs, qui prend en compte 13 paramètres. Nous voulons détecter quel paramètre est à l'origine de cette anomalie.
Jusqu'à présent, nous avons exploré la façon de le faire, mais nous n'avons rien trouvé. Quelqu'un peut-il nous suggérer un ou plusieurs algorithmes pour y parvenir ?
Valeurs SHAP sont bien pour cela. Le site shap La bibliothèque Python supporte scikit-learn IsolationForest depuis octobre 2019 Ce serait donc la méthode la plus simple.
Vous devriez être en mesure d'utiliser le DeepExplainer en échange d'un codeur automatique implémenté dans Keras/Tensorflow. Il existe également une boîte noire générique. KernelExplainer qui peut être appliqué à n'importe quel modèle.
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Pour cela nous avons les plus grands doutes résolus en français et vous pouvez aussi poser vos propres questions ou résoudre celles des autres.
