Способы улучшения интерпретабельности прогнозных моделей случайного леса

Прогнозные модели, полученные с помощью случайного леса, обладают высоким качеством, вместе с тем одним из недостатков случайного леса является тот факт, что данный метод строит модели «черного ящика»: мы не можем сразу взглянуть на все деревья в ансамбле и интерпретировать их. В этой статье мы детально расскажем о различных способах заглянуть внутрь «черного ящика»: вычислении важностей предикторов двумя способами, построении графиков частных зависимостей. Параллельно рассмотрим математический аппарат случайного леса и тонкости настройки случайного леса.