Pochopení modelů strojového učení s SHAP: Průvodce vysvětlitelnou umělou inteligencí

Shap (SHapley Additive exPlanations) je technika strojového učení používaná k vysvětlení předpovědí modelu strojového učení. Je založen na konceptu Shapleyho hodnot, které se v teorii her používají k rozdělení celkového zisku mezi hráče v kooperativní hře. vstup pro konkrétní předpověď. Tento příspěvek, nazývaný hodnota SHAP, představuje množství, kterým prvek přispěl k predikci. jasné a interpretovatelné vysvětlení chování modelu.

SHAP byl aplikován na širokou škálu modelů strojového učení, včetně lineární regrese, rozhodovacích stromů a neuronových sítí. Používá se v různých aplikacích, jako je hodnocení úvěrového rizika, klasifikace zákazníků a lékařská diagnostika. jejich rozhodnutí, zjišťování zkreslení nebo chyb v modelech a zlepšování výkonu modelů.