Κατανόηση μοντέλων μηχανικής μάθησης με το SHAP: Ένας οδηγός για εξηγήσιμη τεχνητή νοημοσύνη

Το Shap (SHapley Additive Explanations) είναι μια τεχνική μηχανικής μάθησης που χρησιμοποιείται για να εξηγήσει τις προβλέψεις ενός μοντέλου μηχανικής μάθησης. Βασίζεται στην έννοια των τιμών Shapley, οι οποίες χρησιμοποιούνται στη θεωρία παιγνίων για τη διανομή του συνολικού κέρδους μεταξύ των παικτών σε ένα παιχνίδι συνεργασίας. εισαγωγή για μια συγκεκριμένη πρόβλεψη. Αυτή η συνεισφορά, που ονομάζεται τιμή SHAP, αντιπροσωπεύει το ποσό με το οποίο το χαρακτηριστικό συνέβαλε στην πρόβλεψη. Οι τιμές

SHAP μπορούν να χρησιμοποιηθούν για να προσδιορίσουν ποια χαρακτηριστικά είναι πιο σημαντικά για τις προβλέψεις ενός μοντέλου και μπορούν να απεικονιστούν ως ραβδόγραμμα ή χάρτης θερμότητας για να παρέχουν σαφής και ερμηνεύσιμη εξήγηση της συμπεριφοράς του μοντέλου. Το

SHAP έχει εφαρμοστεί σε ένα ευρύ φάσμα μοντέλων μηχανικής μάθησης, συμπεριλαμβανομένης της γραμμικής παλινδρόμησης, των δέντρων αποφάσεων και των νευρωνικών δικτύων. Έχει χρησιμοποιηθεί σε διάφορες εφαρμογές, όπως αξιολόγηση πιστωτικού κινδύνου, ταξινόμηση πελατών και ιατρική διάγνωση.

Συνολικά, το SHAP είναι μια ισχυρή τεχνική για την εξήγηση των προβλέψεων των μοντέλων μηχανικής μάθησης και μπορεί να είναι χρήσιμη για την κατανόηση του τρόπου με τον οποίο τα μοντέλα κάνουν τις αποφάσεις τους, εντοπίζοντας προκαταλήψεις ή λάθη στα μοντέλα και βελτιώνοντας την απόδοση των μοντέλων.