Accumulated local effects
ಸಂಚಿತ ಸ್ಥಳೀಯ ಪರಿಣಾಮಗಳು (ಎಎಲ್ಇ) ಒಂದು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಅರ್ಥವಿವರಣೆಯ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಎಎಲ್ಇ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ಷರತ್ತುಬದ್ಧ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಇನ್ಪುಟ್ ಆಗಿ ಬಳಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವರ್ಧಿತ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಕನಿಷ್ಠ ವಿತರಣೆಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ವಾಸ್ತವಿಕ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ವಿತರಣೆಯ ಹೊರಗಿನ (ಬಾಹ್ಯ) ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ. ಭಾಗಶಃ ಅವಲಂಬನೆ ಪ್ಲಾಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಕನಿಷ್ಠ ಪ್ಲಾಟ್ಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಿತ ಮುನ್ಸೂಚಕಗಳ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ಎಎಲ್ಇ ಅನ್ನು ಸೋಲಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಇದು ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳ ಸರಾಸರಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ, ವರ್ಧಿತ ದತ್ತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ಮಾದರಿ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ಸರಾಸರಿಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕುವ ಮೂಲಕ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಸರಾಸರಿ ಮಾಡುವ ಬದಲು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆ ನಗರ ಕೇಂದ್ರದಿಂದ ಅದರ ದೂರ ಮತ್ತು ಕಟ್ಟಡ ಪ್ರದೇಶದ ಗಾತ್ರದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮನೆಯ ಬೆಲೆಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುವ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನೀಡಿದರೆ, ಎಎಲ್ಇ ವಿವಿಧ ಗಾತ್ರದ ಮನೆಗಳ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುತ್ತದೆ. ಫಲಿತಾಂಶವು ಗಾತ್ರದ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಇತರ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಿತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ. ಮಿತಿಗಳು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದ ಕಿಟಕಿಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠವಾಗಿದೆ. ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ನಡುವಿನ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಗಳು ತಂತ್ರವನ್ನು ಸೋಲಿಸಬಹುದು. ಷರತ್ತುಬದ್ಧ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಎಎಲ್ಇಗೆ ಪಿಡಿಪಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಏಕರೂಪವಾಗಿ ವಿತರಿಸಿದ ಅವಲೋಕನಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ದತ್ತಾಂಶವು ಬಹಳ ವಿರಳವಾಗಿದ್ದರೆ ಈ ತಂತ್ರವು ಅಸಮರ್ಪಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡಬಹುದು, ಇದು ಉನ್ನತ-ಆಯಾಮದ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ (ಆಯಾಮದ ಶಾಪ) ಹೆಚ್ಚು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ. ಇಂಟರ್ಪ್ರಿಟಬಿಲಿಟಿ (ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ) ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಬಾಹ್ಯ ಕೊಂಡಿಗಳು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಸಹ ನೋಡಿ