Дневная заметка - 2024-06-06

Вчера занимался анализом ниш. Вернее делал систему, которая такой анализ делала бы.

Получается интересно. Я научился из модели регрессии получать контрфактуалы, которые можно использовать для принятия решений: что делать дальше. Собственно это самый частый вопрос, который мне задают клиенты: “у нас упали продажи, что делать чтобы исправить?”

Сначала я отвечал на него вручную, но теперь постепенно перехожу на машинное обучение и модели. Сейчас использую Explainable Boosting Machine и InterpretML, очень удобно работать - сразу показывает и глобальную интерпретацию модели и локальные. Локальные еще можно использовать для ответа на вопрос: “а почему конкурент Х много продает?” Я не встречал в книгах про интерпретируемый МЛ, что так можно делать. Я доволен, т.к. в МЛ-модель я могу легко добавить новых фич, которые так же можно будет интерпретировать. Это проще, чем самому анализировать данные, как я делал раньше.

Таким образом я опять отошел от привычных целей машинного обучения (прогнозирование), и использую модели как помощь в интерпретации какой-то ситуации: “что делать?” и “почему так получается?”. Добавлю это в копилку интерпретивистской дата-сайнс.