interpretabilitas
Interpretabilitas adalah kemampuan manusia untuk memahami bagaimana suatu sistem menghasilkan keluaran tertentu. Dalam konteks pembelajaran mesin dan analisis data, interpretabilitas menilai sejauh mana mekanisme internal, struktur model, atau pola keputusan dapat dijelaskan dengan bahasa yang dapat dipahami.
Istilah interpretabilitas sering dibedakan dari explainabilitas. Secara umum, interpretabilitas menunjuk pada kemampuan untuk memahami model itu
Beragam metode digunakan untuk mencapai interpretabilitas. Pendekatan ante-hoc mencakup model yang sederhana dan transparan, seperti regresi
Interpretabilitas memiliki peran penting di bidang kesehatan, keuangan, hukum, dan kebijakan publik, karena meningkatkan akuntabilitas, kepercayaan,
Namun tantangan terkait interpretabilitas meliputi trade-off antara akurasi dan keterbacaan, kompleksitas domain, serta kebutuhan evaluasi yang