Modelle des maschinellen Lernens mit SHAP verstehen: Ein Leitfaden für erklärbare KI

Shap (SHapley Additive exPlanations) ist eine Technik des maschinellen Lernens, mit der die Vorhersagen eines Modells des maschinellen Lernens erklärt werden. Es basiert auf dem Konzept der Shapley-Werte, die in der Spieltheorie verwendet werden, um den Gesamtgewinn unter den Spielern in einem kooperativen Spiel zu verteilen.

Im Kontext des maschinellen Lernens werden Shapley-Werte verwendet, um jedem Merkmal eines Modells einen eindeutigen Beitrag zuzuweisen Eingabe für eine bestimmte Vorhersage. Dieser als SHAP-Wert bezeichnete Beitrag stellt den Betrag dar, um den das Feature zur Vorhersage beigetragen hat. Mithilfe von SHAP-Werten lässt sich ermitteln, welche Features für die Vorhersagen eines Modells am wichtigsten sind, und als Balkendiagramm oder Heatmap visualisiert werden, um eine … klare und interpretierbare Erklärung des Verhaltens des Modells.

SHAP wurde auf eine Vielzahl von Modellen für maschinelles Lernen angewendet, darunter lineare Regression, Entscheidungsbäume und neuronale Netze. Es wurde in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, beispielsweise zur Kreditrisikobewertung, zur Kundenklassifizierung und zur medizinischen Diagnose. Insgesamt ist SHAP eine leistungsstarke Technik zur Erklärung der Vorhersagen von Modellen für maschinelles Lernen und kann hilfreich sein, um zu verstehen, wie die Modelle funktionieren ihre Entscheidungen, identifizieren Verzerrungen oder Fehler in den Modellen und verbessern die Leistung der Modelle.