预测函数的交互分解

本文讨论了准确把握交互效应的方法基础。在可解释机器学习领域，部分依赖和累积局部效应方法作为全局模型无关方法，以项的形式捕获交互效应。累积局部效应提供了预测函数的函数分解。在本研究中，我们提出并数学形式化了交互分解的要求，该分解将预测函数分解为其主效应项和交互效应项。我们还提出了一个定理，通过该定理可以生成满足这些要求的分解方法。此外，我们确认累积局部效应是一种交互分解，而部分依赖不是。最后，我们给出了满足交互分解要求的分解方法示例，包括现有方法和不同于现有方法的方法。