Accumulated local effects
એક્યુમ્યુલેટેડ લોકલ ઇફેક્ટ્સ (એ. એલ. ઇ.) એ મશીન લર્નિંગ અર્થઘટનક્ષમતા પદ્ધતિ છે. વિભાવનાઓ એ. એલ. ઇ. ઇનપુટ તરીકે શરતી સુવિધા વિતરણનો ઉપયોગ કરે છે અને સીમાંત વિતરણ કરતાં વધુ વાસ્તવિક ડેટા બનાવીને સંવર્ધિત ડેટા ઉત્પન્ન કરે છે. તે વિતરણની બહાર (બાહ્ય) મૂલ્યોની અવગણના કરે છે. આંશિક અવલંબન પ્લોટ્સ અને સીમાંત પ્લોટ્સથી વિપરીત, સહસંબંધિત આગાહીકારોની હાજરીમાં ALEનો પરાજય થતો નથી. તે આગાહીઓની સરેરાશને બદલે સંવર્ધિત ડેટા પર મોડેલની આગાહીઓમાં તફાવતોની સરેરાશની ગણતરી કરીને આગાહીઓમાં તફાવતનું વિશ્લેષણ કરે છે. ઉદાહરણ એક મોડેલ આપવામાં આવ્યું છે જે શહેરના કેન્દ્રથી તેના અંતર અને મકાન વિસ્તારના કદના આધારે ઘરની કિંમતોની આગાહી કરે છે, એ. એલ. ઇ. વિવિધ કદના ઘરોની આગાહીઓના તફાવતોની સરખામણી કરે છે. પરિણામ કદની અસરને અન્યથા સહસંબંધિત લક્ષણોથી અલગ કરે છે. મર્યાદાઓ મૂલ્યાંકન વિન્ડો વ્યાખ્યાયિત કરવી એ વ્યક્તિલક્ષી છે. લક્ષણો વચ્ચેનો ઉચ્ચ સહસંબંધ આ તકનીકને હરાવી શકે છે. એ. એલ. ઇ. ને પી. ડી. પી. કરતાં વધુ અને વધુ સમાન રીતે વિતરિત અવલોકનોની જરૂર છે જેથી શરતી વિતરણ વિશ્વસનીય રીતે નક્કી કરી શકાય. જો માહિતી અત્યંત વિરલ હોય તો આ તકનીક અપૂરતા પરિણામો ઉત્પન્ન કરી શકે છે, જે ઉચ્ચ-પરિમાણીય માહિતી (પરિમાણીયતાના શ્રાપ) સાથે વધુ સામાન્ય છે. અર્થઘટનક્ષમતા (મશીન લર્નિંગ) સંદર્ભો પણ જુઓ બાહ્ય કડીઓ મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સ