Разбиране на моделите на машинно обучение с SHAP: Ръководство за обясним AI

Shap (SHapley Additive exPlanations) е техника за машинно обучение, използвана за обяснение на прогнозите на модел на машинно обучение. Базира се на концепцията за стойностите на Shapley, които се използват в теорията на игрите за разпределяне на общата печалба между играчите в кооперативна игра.

В контекста на машинното обучение стойностите на Shapley се използват за присвояване на уникален принос към всяка характеристика на модела вход за конкретна прогноза. Този принос, наречен стойност на SHAP, представлява количеството, с което функцията е допринесла за прогнозата.

Стойностите на SHAP могат да се използват за идентифициране кои характеристики са най-важни за прогнозите на модела и могат да бъдат визуализирани като стълбова диаграма или топлинна карта, за да осигурят ясно и интерпретируемо обяснение на поведението на модела.

SHAP е приложен към широк набор от модели за машинно обучение, включително линейна регресия, дървета на решенията и невронни мрежи. Използван е в различни приложения, като например оценка на кредитния риск, класификация на клиенти и медицинска диагноза.

Като цяло, SHAP е мощна техника за обяснение на прогнозите на моделите за машинно обучение и може да бъде полезна за разбиране на това как се правят моделите техните решения, идентифициране на отклонения или грешки в моделите и подобряване на ефективността на моделите.