Моделирование данных «Черного ящика» с известными метриками, создание модели ML, а затем запуск интерпретируемости SHAP

#machine-learning

Вопрос:

Я пытаюсь смоделировать некоторые сложные данные (непросто подогнать модель или что-то со сложным шаблоном). После этого я хочу подогнать несколько типов моделей машинного обучения и запустить несколько показателей интерпретируемости.

Каковы некоторые подходы к созданию этих сложных данных?

Какие показатели я могу использовать для интерпретируемости модели?

Как вы сравниваете результат анализа SHAP с изначально построенной моделью?