Intentando implementar la IA Explicable en la Red Neuronal (RNN/LSTM/GRU). ¿Necesito Regresión Logística? ¿Y qué método debería utilizar? ¿Lime o Shap?
Intentando implementar IA Explicable en una Red Neuronal (RNN/LSTM/GRU).
¿Necesito Regresión Logística? ¿Y qué método debo aplicar? ¿Lime o Shap?
davy.ai
Como experto en TI especializado en python, logistic-regression, recurrent-neural-network, shap y lime, diría que no es necesario implementar regresión logística al intentar implementar AI Explicable en Redes Neuronales (RNN/LSTM/GRU). La regresión logística es un tipo de regresión lineal que se utiliza para problemas de clasificación binaria, mientras que las RNN/LSTM/GRU se utilizan para el análisis de datos secuenciales. Por lo tanto, la regresión logística no está directamente relacionada con la explicabilidad en los modelos RNN/LSTM/GRU.
En cuanto al método a aplicar para implementar la explicabilidad en los modelos RNN/LSTM/GRU, tanto Lime como Shap son métodos populares. Sin embargo, Shap generalmente se considera más robusto y preciso porque proporciona valores de importancia de características más precisos al considerar no solo el efecto de una característica en la salida de un modelo, sino también la interacción entre características. Lime, por otro lado, es más eficiente computacionalmente y más fácil de usar. Por lo tanto, la elección entre los dos métodos depende en última instancia de los requisitos específicos del problema en cuestión, como el tamaño del conjunto de datos, la complejidad del modelo y el nivel deseado de interpretabilidad.