使用可解释人工智能 (XAI) 进行模型比较是通过分析机器学习模型做出决策的方式来评估和对比它们的过程。与准确率或 F1 分数等传统指标不同，XAI 技术侧重于理解模型的内部逻辑、特征重要性和决策边界。这种方法有助于开发者识别模型之间的优缺点和偏差，即使它们的性能指标相似。例如，两个具有相同准确率的模型可能依赖于不同的特征，或者对噪声表现出不同程度的鲁棒性，而 XAI 工具可以揭示这些差异。
一个实际例子涉及比较决策树和神经网络在分类任务上的表现。使用 SHAP (SHapley Additive exPlanations)，你可能会发现决策树高度依赖某个特定特征（例如，“用户年龄”），而神经网络的重要性分布在多个特征上（例如，“位置”和“浏览历史”）。类似地，LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 可以显示，对于个别案例，神经网络的预测对微小的输入变化比决策树更敏感。这些洞见超越了准确率分数，揭示了解释性、稳定性和实际应用性方面的权衡。
对于开发者来说，由 XAI 驱动的比较对于调试和模型选择非常有价值。假设你正在部署一个信用评分模型：即使准确率很高，XAI 技术也能揭示黑箱模型（例如，梯度提升树）是否间接使用了受法律保护的特征，如“性别”。将其与具有明确系数的更简单的逻辑回归模型进行比较，可能会揭示合规性风险。偏倚依赖图或特征归因图等工具允许对模型如何处理边缘案例或数据偏移进行并行分析。这个过程确保技术团队选择的模型能够有效地平衡性能、透明度和法规要求。