Accumulated local effects
সঞ্চিত স্থানীয় প্রভাব (এ. এল. ই) একটি মেশিন লার্নিং ব্যাখ্যামূলক পদ্ধতি। ধারণা এ. এল. ই একটি শর্তসাপেক্ষ বৈশিষ্ট্য বিতরণকে একটি ইনপুট হিসাবে ব্যবহার করে এবং বর্ধিত তথ্য তৈরি করে, যা প্রান্তিক বিতরণের চেয়ে আরও বাস্তবসম্মত তথ্য তৈরি করে। এটি বিতরণের বাইরে (বহিরাগত) মানগুলিকে উপেক্ষা করে। আংশিক নির্ভরতা প্লট এবং প্রান্তিক প্লটের বিপরীতে, পরস্পর সম্পর্কিত ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের উপস্থিতিতে এ. এল. ই পরাজিত হয় না। এটি পূর্বাভাসের গড়ের পরিবর্তে বর্ধিত তথ্যের উপর মডেল পূর্বাভাসের পার্থক্যের গড় গণনা করে পূর্বাভাসের পার্থক্যগুলি বিশ্লেষণ করে। উদাহরণস্বরূপ একটি মডেল দেওয়া হয়েছে যা শহরের কেন্দ্র থেকে দূরত্ব এবং বিল্ডিং এলাকার আকারের উপর ভিত্তি করে বাড়ির দামের পূর্বাভাস দেয়, এ. এল. ই বিভিন্ন আকারের বাড়ির পূর্বাভাসের পার্থক্যের তুলনা করে। ফলাফলটি আকারের প্রভাবকে অন্যথায় পরস্পর সম্পর্কিত বৈশিষ্ট্যগুলি থেকে পৃথক করে। সীমাবদ্ধতা মূল্যায়ন উইন্ডোজ সংজ্ঞায়িত করা বিষয়গত। বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে উচ্চ সম্পর্ক কৌশলটিকে পরাজিত করতে পারে। এ. এল. ই-এর পি. ডি. পি-র তুলনায় আরও বেশি অভিন্নভাবে বিতরণ করা পর্যবেক্ষণ প্রয়োজন যাতে শর্তাধীন বিতরণ নির্ভরযোগ্যভাবে নির্ধারণ করা যায়। তথ্য অত্যন্ত বিরল হলে কৌশলটি অপর্যাপ্ত ফলাফল তৈরি করতে পারে, যা উচ্চ-মাত্রিক তথ্যের (মাত্রার অভিশাপ) ক্ষেত্রে বেশি দেখা যায়। আরও দেখুন ব্যাখ্যাযোগ্যতা (মেশিন লার্নিং) রেফারেন্স বাহ্যিক লিঙ্ক মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম