Accumulated local effects
اکیومولیٹڈ لوکل ایفیکٹس (اے ایل ای) ایک مشین لرننگ انٹرپریٹ ایبلٹی طریقہ ہے۔ تصورات اے ایل ای ایک مشروط خصوصیت کی تقسیم کو ایک ان پٹ کے طور پر استعمال کرتا ہے اور بڑھا ہوا ڈیٹا تیار کرتا ہے، جس سے معمولی تقسیم سے زیادہ حقیقت پسندانہ ڈیٹا تیار ہوتا ہے۔ یہ تقسیم سے باہر (آؤٹ لیئر) اقدار کو نظر انداز کرتا ہے۔ جزوی انحصار کے پلاٹوں اور حاشیہ کے پلاٹوں کے برعکس، اے ایل ای کو متعلقہ پیشن گوئی کرنے والوں کی موجودگی میں شکست نہیں ملتی ہے۔ یہ خود پیش گوئیوں کی اوسط کے بجائے، بڑھا ہوا ڈیٹا پر ماڈل کی پیش گوئیوں میں فرق کی اوسط کا حساب لگا کر پیش گوئیوں میں فرق کا تجزیہ کرتا ہے۔ مثال ایک ماڈل کو دیکھتے ہوئے جو شہر کے مرکز سے اس کے فاصلے اور عمارت کے رقبے کے سائز کی بنیاد پر مکان کی قیمتوں کی پیش گوئی کرتا ہے، اے ایل ای مختلف سائز کے گھروں کی پیش گوئیوں کے فرق کا موازنہ کرتا ہے۔ نتیجہ سائز کے اثر کو دوسری صورت میں مربوط خصوصیات سے الگ کرتا ہے۔ حدود تشخیص کی ونڈوز کی وضاحت ساپیکش ہے۔ خصوصیات کے درمیان اعلی ارتباط تکنیک کو شکست دے سکتے ہیں۔ اے ایل ای کو پی ڈی پی کے مقابلے میں زیادہ سے زیادہ یکساں طور پر تقسیم شدہ مشاہدات کی ضرورت ہوتی ہے تاکہ مشروط تقسیم کا قابل اعتماد تعین کیا جا سکے۔ اگر ڈیٹا انتہائی کم ہے تو یہ تکنیک ناکافی نتائج پیدا کر سکتی ہے، جو کہ اعلی جہتی ڈیٹا (جہت کی لعنت) کے ساتھ زیادہ عام ہے۔ تشریح (مشین لرننگ) حوالہ جات بیرونی روابط مشین لرننگ الگورتھم بھی دیکھیں۔