Accumulated local effects
संचयी स्थानीय प्रभाव (ए. एल. ई.) एक मशीन सीखने की व्याख्यात्मकता विधि है। ए. एल. ई. की अवधारणाएँ एक इनपुट के रूप में एक सशर्त सुविधा वितरण का उपयोग करती हैं और संवर्धित डेटा उत्पन्न करती हैं, जिससे सीमांत वितरण की तुलना में अधिक यथार्थवादी डेटा बनता है। यह वितरण से बाहर (बाहरी) मूल्यों की उपेक्षा करता है। आंशिक निर्भरता भूखंडों और सीमांत भूखंडों के विपरीत, सहसंबद्ध भविष्यवक्ताओं की उपस्थिति में ए. एल. ई. पराजित नहीं होता है। यह स्वयं भविष्यवाणियों के औसत के बजाय संवर्धित डेटा पर मॉडल भविष्यवाणियों में अंतर के औसत की गणना करके पूर्वानुमानों में अंतर का औसत करने के बजाय उनका विश्लेषण करता है। उदाहरण एक मॉडल को देखते हुए जो शहर के केंद्र से इसकी दूरी और भवन क्षेत्र के आकार के आधार पर घर की कीमतों की भविष्यवाणी करता है, ए. एल. ई. विभिन्न आकारों के घरों की भविष्यवाणियों के अंतर की तुलना करता है। परिणाम आकार के प्रभाव को अन्यथा सहसंबद्ध विशेषताओं से अलग करता है। सीमाएँ मूल्यांकन खिड़कियों को परिभाषित करना व्यक्तिपरक है। विशेषताओं के बीच उच्च सहसंबंध तकनीक को हरा सकते हैं। ए. एल. ई. को पी. डी. पी. की तुलना में अधिक से अधिक समान रूप से वितरित टिप्पणियों की आवश्यकता होती है ताकि सशर्त वितरण को विश्वसनीय रूप से निर्धारित किया जा सके। तकनीक अपर्याप्त परिणाम दे सकती है यदि डेटा अत्यधिक विरल है, जो उच्च-आयामी डेटा (आयामीता का अभिशाप) के साथ अधिक आम है। व्याख्या (मशीन लर्निंग) संदर्भ भी देखें बाहरी लिंक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम