# Ogólne zachowanie modelu: ważność cech i wykresy zależności

EN: **Global model explanations: feature importance and dependence plots** · id `globalexplanations` · aliases: permutation feature importance, partial dependence plot, PDP, ALE, surrogate model, globalne wyjaśnienia

Path: [AI Atlas](https://aiatlasgraph.com/llms.txt) › [Ewaluacja i interpretowalność](https://aiatlasgraph.com/t/evaluation.md) › [Interpretowalność](https://aiatlasgraph.com/t/explainability.md) › Ogólne zachowanie modelu: ważność cech i wykresy zależności

## Description

- PL: Opis zachowania modelu w całym zbiorze danych: które cechy są dla predykcji najważniejsze i jak predykcja modelu zmienia się przy wariacji cechy. Takie wykresy same w sobie nie dowodzą zależności przyczynowej.
- EN: A description of model behaviour across a dataset: which features matter most to predictions and how model output varies as a feature changes. Such plots do not by themselves establish causality.

## In one sentence

- PL: To opisywanie, jakie cechy zwykle wpływają na przewidywania modelu w całym zbiorze przykładów.
- EN: This describes which features generally affect model predictions across a collection of examples.

## Problem it solves

- PL: Wyjaśnienie jednego przypadku nie pokazuje, czy model podobnie zachowuje się w innych sytuacjach.
- EN: An explanation of one case does not show whether the model behaves similarly elsewhere.

## What it does

- PL: Porównuje znaczenie cech i zmiany przewidywań na wielu przykładach; zaobserwowane zależności modelu same nie dowodzą przyczyn w świecie.
- EN: It compares feature importance and prediction changes across examples; observed model relationships alone do not establish real world causes.

## Everyday example

- PL: Dla wielu przesyłek sprawdzasz, jak model zmienia prognozę z długością trasy i czy podobny wzorzec widać w różnych grupach.
- EN: Across many shipments, you check how route length changes the model forecast and whether the pattern appears in different groups.

## This concerns you if you…

- PL: chcesz opisać ogólne zachowanie modelu
- PL: porównujesz wpływ cech na wielu przypadkach
- EN: want to describe a model's overall behaviour
- EN: compare feature effects across many cases

## Keywords

permutation importance · PDP · ALE · feature interactions · global surrogate models

## How it works

- PL: Przetasowanie wartości cechy mierzy zmianę jakości predykcji, a wykresy zależności agregują odpowiedzi modelu po zmianie wejść. Analiza na reprezentatywnym zbiorze opisuje powtarzalne wzorce oraz możliwe interakcje.
- EN: Permuting a feature measures changes in prediction quality, while dependence plots aggregate model outputs as inputs vary. Analysis on representative data describes recurring patterns and possible interactions.

## Limits

- PL: Skorelowane cechy mogą ukrywać ważność lub tworzyć nierealne kombinacje wejść. Uśrednianie maskuje różnice między grupami; wykres zależności nie ustala związku przyczynowego.
- EN: Correlated features can hide importance or create unrealistic input combinations. Averaging masks group differences; dependence plots do not establish causal relationships.

## Key terms

- PL: **ważność permutacyjna**: Zmiana jakości modelu po przetasowaniu wartości wybranej cechy.
- PL: **partial dependence**: Uśredniona odpowiedź modelu przy zmianie wybranych cech.
- EN: **permutation importance**: The change in model quality after shuffling a selected feature.
- EN: **partial dependence**: The averaged model response when selected features are varied.

## Know first

- [Metryki klasyfikacji i regresji (Classification and regression metrics)](https://aiatlasgraph.com/t/classmetrics.md)
- [Rozkłady prawdopodobieństwa (Probability distributions)](https://aiatlasgraph.com/t/distributions.md)

## Examples

- PL: permutacyjna ważność cech · PDP · ALE · interakcje cech · model zastępczy (surrogate)
- EN: permutation feature importance · PDP · ALE · feature interactions · surrogate model

## Related topics

Untyped, symmetric "see also" links.

- [Drzewa i metody zespołowe (Tree ensembles)](https://aiatlasgraph.com/t/ensembles.md)

## Sources

- [Interpretable Machine Learning: A Guide for Making Black Box Models Explainable (3rd edition)](<https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/>) `molnar-iml-book-3ed` · by Christoph Molnar

---

AI Atlas revision 122 (2026-10-30) · HTML: https://aiatlasgraph.com/t/globalexplanations · index: https://aiatlasgraph.com/llms.txt · everything: https://aiatlasgraph.com/llms-full.txt · updated 2026-10-30