cajas negras

Explicación de modelos

Este es el primer año en el que en mi curso de ciencia de datos (hasta ahora en el EAE; a partir del año que viene, vaya uno a saber si y dónde) introduzco una sección sobre explicación de modelos. Hay quienes sostienen que, mejor que crear un modelo de caja negra y tratar luego de explicar las predicciones, es recomendable comenzar con un modelo directamente explicable (p.e., un GLM). Por mucha razón que traigan, vox clamantis in deserto: hay y seguirá habiendo modelos de caja negra por doquier.

¿Se puede explicar la predicción de un modelo de caja negra?

Imaginemos un banco que construye modelos para determinar si se concede o no un crédito. Este banco tiene varias opciones para crear el modelo. Sin embargo, en algunos países el regulador exige que el banco pueda explicar el motivo de la denegación de un crédito cuando un cliente lo solicite. Esa restricción impediría potencialmente usar modelos de caja negra como el que construyo a continuación: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 library(randomForest) raw <- read.